ある病院が肺がん早期発見AIシステムを導入します。このシステムの最重要要件は「実際にがんを持つ患者を絶対に見逃さないこと」です。偽陰性（見逃し）を最小化するために、モデル評価時に最も優先すべき指標はどれですか？
再現率（Recall）は「実際の陽性サンプルを何割検出できたか」を示す指標で、偽陰性（見逃し）の最小化に直結します。医療診断のように見逃しのコストが極めて高い場面では再現率が最優先されます。 選択肢A の正解率はクラス不均衡データで信頼性が低い指標です。 選択肢B の適合率（Precision）は偽陽性（誤検出）の最小化に有効で、スパム検出など誤検出コストが高い場面で重視されます。 選択肢D の特異度は健康な患者の正確な陰性判定に関わる指標です。