問題 No.22
がんの画像診断AIにおいて、「がんである（陽性）」患者を「異常なし（陰性）」と誤判定して見落としてしまうリスクは、患者の命に関わるため絶対にゼロに近づけなければならない（見落としの代償が極めて大きい）。このように、実際の陽性データ全体の中で、モデルがどれだけ取りこぼしなく正確に陽性と判定できたかの割合を示す、最も重視すべき評価指標はどれか。
【正解の解説】
再現率
再現率は「実際の陽性データのうち、モデルがどれだけ陽性と当てられたか」の割合です。見落としを極限まで減らしたい場合、この値が高いことが最も重要になります。
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【その他の選択肢の解説】
適合率
適合率は「モデルが陽性と判定したもののうち、実際に陽性だった割合」です。誤判定を減らしたい時には有効ですが、見落としを防ぐ指標ではありません。
正解率
正解率は、全データのうち正解した割合です。陽性患者が全体の中で非常に少ない場合、全員を陰性と予測しても高い数値が出てしまうため、医療診断には向きません。
F値
F値は、適合率と再現率のバランスを見るための指標です。両方を考慮したい場合には有用ですが、今回の「見落としが許されない」という特定の目的では再現率を優先します。