臨床応用の恩恵と落とし穴—機械学習モデル開発時のクラス不均衡への対応

近年，人工知能（AI）技術の進展により機械学習や深層学習を用いた予測モデルの医療応用が急速に進んでいる。特に，患者の予後や重篤な合併症の発生を予測するモデルは，麻酔科領域を含む多くの臨床分野で注目されている。しかし，こうしたAIモデルの開発には，医療データ特有の構造，特に「クラス不均衡」への理解と対応が欠かせない。