医療診断AIを構築しているチームが、「実際に病気を持つ患者を陰性(健康)と誤判定すること(偽陰性)」を最小化したいと考えています。この要件を達成するために最も重視すべき評価指標はどれですか?
再現率(Recall/感度)は「実際の陽性をどれだけ見逃さずに検出できたか」を示す指標です。偽陰性(見逃し)を最小化することは再現率を最大化することと同義であり、医療診断など見逃しが深刻な結果を招くケースで優先すべき指標です。 選択肢Aの精度(Precision)は、陽性と予測した中で実際に陽性だった割合を示します。偽陽性(誤検知)を最小化したい場合に重視する指標であり、偽陰性の最小化が目的の本問とは異なります。 選択肢Bの再現率(Recall)は、実際の陽性サンプルのうち正しく陽性と予測できた割合です。偽陰性を最小化することと同義であり、病気の見逃しを防ぐ医療診断の要件に直接対応します。 選択肢Cの特異度(Specificity)は、実際の陰性サンプルのうち正しく陰性と予測できた割合を示します。陰性の正確な検出に関する指標であり、偽陰性最小化の要件には対応しません。 選択肢Dの正解率(Accuracy)は全サンプルのうち正しく予測できた割合を示しますが、クラス不均衡なデータでは信頼性が低く、疾患の有無を判定する医療診断では適切な評価指標ではありません。