【要約】YAML configで医学物理解析の条件を固定する：コードと設定を分離する意味 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
医学物理の解析を行うエンジニアは、施設ごとに異なる解析条件を扱う際に、コードの保守性と安全性の問題に直面する。解析条件をコード内に直接記述（ハードコード）すると、以下のような課題が生じる。
- ・施設ごとに異なるROI名やCT値変換表を扱う際、都度ソースコードの書き換えが必要になる。
- ・計算ロジックの変更と解析条件の変更が混在し、結果の変化原因の追跡が困難になる。
- ・負の線量bin幅などの不正な設定値が、解析の途中でエラーや意図しない計算結果を招くリスクがある。
// Approach
解析の再現性を確保するため、計算ロジックと解析条件を分離するアーキテクチャを導入する。具体的には、以下の4つのステップで構成される手法を採用する。
- ・YAML形式の設定ファイルを用いて、解析条件をコードから外部化する。
- ・PyYAMLで読み込んだ後、型や値の範囲を検証するバリデーション関数を実装する。
- ・pytestを用いて、バリデーションロジックが意図通りに動作するかを自動テストで固定する。
- ・解析時に実際に採用された条件（effective config）をmetadata.jsonへ記録する。
// Result
この設計により、解析の運用性と信頼性が大幅に向上する。誰がどのような条件で解析を行ったかを明確にできるため、以下の成果が得られる。
- ・コードを修正せずに、設定ファイルの変更のみで多施設への展開が可能になる。
- ・設定ミスを解析開始前に検知でき、計算の安全性が高まる。
- ・解析結果と使用条件をmetadata.jsonで紐付け、後からの検証や監査が容易になる。
Senior Engineer Insight
> 設定の外部化は基本だが、バリデーションとテスト、そして「実際に何が使われたか」の記録までセットで行う点が極めて実戦的だ。特に、医学物理のような「正解が不明確な計算」において、設定の履歴（effective config）を残す設計は、トラブルシューティングのコストを劇的に下げる。スケーラビリティと監査可能性の両面で、高い評価ができる。