[Medical AI with Python：P51.0] Transformerモデルの概要

2025年5月12日2025年12月18日

Transformerモデルとは？

Transformerは、文全体の単語間の「意味のつながり」を捉えることで、自然言語処理の性能を飛躍的に向上させた革新的なAIモデルです。ChatGPTやBERTなど、多くの最新AI技術の基盤となっています。

全体を同時処理

並列処理による高速化

従来のRNNとは異なり、文中のすべての単語を同時に処理できるため、学習と推論の速度が大幅に向上しました。長い文章でも情報を効率的に扱えます。

意味の関連性を重視

Attention機構

文中の各単語が他のどの単語と強く関連しているかを数値的に評価します。これにより、「咳」と「3日前」のように、文脈的に重要な単語間の繋がりを捉え、より深い理解を可能にします。

柔軟な情報処理

多層・多頭Attention

複数の視点から単語間の関連性を分析したり、処理を深く重ねることで、文章の意味をより高度かつ多角的に理解することができます。

医療分野での応用

意味を読む医療アシスタント

電子カルテの要約、放射線レポートの生成、医学論文の分析、医師と患者の会話構造化など、多岐にわたる医療現場での活用が期待されています。

Transformerとは？「意味の関係性」を読むAI

文全体の単語の繋がりを一度に捉える、革新的なアプローチ

この章の学習目標

✔ Transformerが従来のモデルと何が違うのか、その革新的なアプローチを直感的に理解する。
✔ 単語間の「意味のつながり」を捉えるAttention機構の基本的な役割を説明できる。
✔ 電子カルテの要約など、Transformerが医療分野でどう活用されるか、その可能性をイメージできる。

対象読者と前提知識

💡 AIの仕組みに初めて触れる、あるいは技術的な背景がない医療従事者や研究者の方。
補足: 本章は数式やコードを一切使わず、視覚的なイメージで理解することを目指します。
💡 ChatGPTなどがなぜ高性能なのか、その基盤技術の概要を知りたい方。
補足: 専門用語も比喩を交えて解説するため、予備知識は不要です。
💡 AIの具体的な応用例から、その技術的な魅力や背景を掴みたい方。
補足: まずは全体像を把握したい、という方に最適な入門編です。

💡 Transformerとは？——「意味の関係性」に注目する新しいアプローチ

Transformerは、2017年にGoogleが発表した画期的な人工知能モデルです（Vaswaniら, 2017）。それまで主流だったRNNやLSTMといった「順番に処理する」モデルとはまったく異なり、文全体を一度に見渡しながら処理できる仕組みを持っています。

この革新的な構造により、Transformerは自然言語処理（NLP）の分野を根本から変え、ChatGPT・GPT-4・BERT・MedPaLMなど、現在の多くの先端AIモデルの基盤技術となっています。

🧠 なぜTransformerが「革命的」だったのか？

これまでのNLPモデル（例：RNN）は、文を1単語ずつ順に読み取って処理していました。そのため、文が長くなると前の情報が忘れられてしまったり、並列処理ができずに学習が遅くなったりという課題がありました。

Transformerはこの問題を克服し、以下の特徴を実現しました：

🔸 1. 全体を一度に処理（並列性）

全ての単語を同時に処理できるため、学習・推論速度が格段に向上しました。

🔸 2. Attention機構による「意味のつながり」重視

Transformerでは、各単語が「どの単語に注目すべきか？」を数値的に計算します。これにより、「咳」と「3日」のような、文脈的に関連の深い語の関係性をきちんと捉えることができます。

🔸 3. 柔軟な構造（多層・多頭Attention）

複数の視点（ヘッド）で注意を払ったり、深く層を重ねて処理したりすることで、文の意味を抽象的かつ多面的に理解できるようになります。

📐 テキストベースの図：RNNとTransformerの違い


【RNNの処理イメージ】
Input:  私 → は → 医者 → です
         ↓    ↓     ↓     ↓
        h1 → h2 → h3 → h4（順番に処理）

【Transformerの処理イメージ】
Input:  私   は   医者   です
        ↓    ↓    ↓     ↓
      h1   h2   h3   h4（同時に処理）
         ↘  ↗ ↘  ↗ （Attentionで関連性を計算）

🧭 Transformerは「意味のネットワーク」を築く

Transformerは、文中の全単語間の関係性をすべて動的に計算し、それに基づいて文章を理解・生成します。
医師が問診中に患者の発言から重要なキーワードを拾い、全体の意味を構築するように、Transformerも「どの単語がどれに関連しているか」を数理的に捉えているのです。

🧠 Transformerの特徴まとめ

特徴	直感的な意味
Attention	「この単語はあの単語と関連が深い」と注目する仕組み
Self-Attention	各単語が他の全単語に注目して重要性を計算
並列処理	すべての単語を一度に処理（RNNは1語ずつ）
位置情報（Positional Encoding）	順序の情報を数列として加える
多層構造	深い処理を何層にも重ねる
転移学習の適応	別のタスクに学習済みパターンを活かせる

🏥 医療分野での活用イメージ：Transformerは「意味を読む医療アシスタント」

Transformerの応用は、自然言語処理の枠を超えて、実際の医療現場や研究にすでに広がり始めています。以下はその代表的な例です。

① 電子カルテの要約（SOAPノートの自動整理）

医師の記録（Subjective／Objective／Assessment／Plan）から、患者の状態や今後の方針を自動で要約・整理します。

例：

入力（原文）：
「3日前より発熱。咳嗽と倦怠感あり。体温は38.3℃。CRP 4.2、肺音にラ音あり。」
出力（要約）：
「上気道炎の可能性。発熱・咳・CRP上昇あり。」

Transformerの役割：
各文節の中から意味的に重要な情報に注意（Attention）を集中し、症状・検査値・所見などを構造的に理解して要点を抽出します。

② 放射線レポートの自動生成

CTやMRIなどの画像所見を入力とし、読影医が行うような所見レポートを自動で記述できます（画像→テキストの生成）。

概念図（テキストベース）：

[胸部CT画像] → [Vision Transformer] → [異常検出ベクトル]
                                 ↓
                [報告文生成Transformer] → 「右下肺に浸潤影あり。肺炎を疑う所見」

応用技術：

Vision Transformer (ViT)：画像から特徴を抽出
Decoder（GPTなど）：自然言語としての説明文を生成

③ 医学論文の自動要約とキーワード抽出

PubMedなどから得られる膨大な文献を自動で要約し、要点・キーワードを抽出して研究者の情報収集を支援します。

処理ステップ（概要）：

論文全文 → トークン化（Transformerが処理しやすい単語列に変換）
Attentionにより「重要な文」を特定
要点部分を抜き出して自然な要約文を生成
TF-IDFやAttention重みを使ってキーワードを抽出

④ 医師と患者の会話記録の構造化

診察室でのやり取りを文字起こしし、発言の分類（質問／訴え／説明など）や医療情報の抽出を行うことができます。

例：

元の会話：
医師「今日はどうされました？」
患者「2日ほど前から胸が痛くて…」
医師「どんなときに痛みますか？」
構造化：
{ "主訴": "胸痛", "発症時期": "2日前", "症状の誘因": "不明（追加問診中）" }

Transformerの利点：
前後の文脈を把握しながら、「どこが情報の核か」を自己注意で理解する

⑤ 画像診断結果の説明文生成（Vision Transformerとの連携）

医療画像（X線、CT、内視鏡など）から診断結果や説明文を自動生成し、医師や患者に提供します。特に説明が困難な画像所見を、自然な言葉で補足する用途に活用されます。

仕組み：

入力：画像 → ViTで特徴抽出
中間表現：ベクトル空間上の意味表現
出力：Transformerデコーダーで説明文生成

✅ まとめ：Transformerは「医療に意味を与えるエンジン」

単なる文書処理だけでなく、画像や会話、診療情報全体にわたり、Transformerは「文脈理解」「要点抽出」「自然言語生成」を通じて医療の現場を支援します。
今後は、患者への説明文の自動生成や、病名の予測、治療提案など、さらに幅広い応用が期待されています。Transformerは「文の中で、どの単語がどれに注目すべきか」を計算する注意機構によって、文章の意味を捉える強力なモデルです。次章からはこの内部構造を図解と数式を交えて詳しく解説していきます。

📚 参考文献

Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need. NeurIPS. 2017;30.
Devlin J, Chang MW, Lee K, Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers. arXiv:1810.04805.
Lee J, Yoon W, Kim S, et al. BioBERT: Biomedical text mining. Bioinformatics. 2020;36(4):1234-1240.
Singhal K, Azizi S, Tu T, et al. Clinical knowledge in LLMs. npj Digital Medicine. 2022;5(1):1-9.
Radford A, Narasimhan K, Salimans T, Sutskever I. GPT pre-training. 2018.
Gu Y, Tinn R, Cheng H, et al. Domain-specific LMs for biomedicine. ACM Trans Comput Healthcare. 2022;3(1):1-23.

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この記事を書いた人

髙﨑洋介（医師・医学博士・MBA） | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM

医師・医学博士・AI研究者・連続起業家
元厚生労働省幹部・ハーバード大学理学修士・ケンブリッジ大学MBA・コロンビア大学行政修士（経済）
岡山大学医学部卒業後、内科・地域医療に従事。厚生労働省で複数室長（医療情報・救急災害・国際展開等）を歴任し、内閣官房・内閣府・文部科学省でも医療政策に携わる。
退官後は、日本大手IT企業や英国VCで新規事業開発・投資を担当し、複数の医療スタートアップを創業。現在は医療AI・デジタル医療機器の開発に取り組むとともに、東京都港区で内科クリニックを開業。
複数大学で教授として教育・研究活動に従事し、医療関係者向け医療AIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」を主宰。
ケンブリッジ大学Associate・社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow