MedGemmaの臨床応用におけるデータ汚染のリスクを回避するには？

2025-08-21

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ヘルスケアAIの信頼された展開のための品質保証システム

データ汚染に対する三重の保護メカニズムの確立：

データ分離の検証::
1. ロバスト性をテストするための敵対的サンプルの構築
2. 生産環境をモニターしてドリフトを予測する
モデルの再トレーニング戦略::
- ドメイン適応の微調整（200～500の典型的なケース）
- 小さなモデルへの知識抽出（オーバーフィッティングのリスクを低減）
- レガシー・ルール・エンジンとの統合（ダブルチェック）
臨床検証プロセス必要条件を満たしていること：
- ブラインド評価（医師対モデル）
- 倫理委員会の審査
- 進行中の臨床パイロット

特記事項：定期的なモデル更新は、データ漏洩の影響を避けるために再評価する必要がある。