既存AIモデルの性能評価結果を踏まえ、検査データの体系的なバイアス（測定ばらつき・不均衡分布）に対応する、検体の物性差を考慮した補正処理を組み込んだ前処理パイプラインを構築し、AIモデルの精度向上を図りました。本件以降も継続的な技術支援関係の構築に取り組んでいます。
課題と対応
課題
- 測定環境の違いに起因する体系的なバイアスが存在し、モデルの汎化性能を低下させていた
- クラス間の不均衡を踏まえ、感度・特異度のバランスを最適化したい
対応
- バッチ効果補正手法を適用し、測定環境の差異による体系的バイアスを低減
- 不均衡データに配慮した評価設計と、閾値調整による感度・特異度バランスの最適化を実施
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | ヘルステックベンチャー様 |
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| キーワード |
AI・データ・サービスへの
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