アカウント名:
パスワード:
残りの十数％は誤判定なのか判定不可なのか。それでまったく評価変わるよね。
誤判定と判定不可ってどう分けるの?
普通に患者の状態を見て、だろ？まさかこの技術の前には認知症の診断自体が存在しなかったとか思ってます？
「誤判定」と「判定不可」をどう分けるかって聞いているのでは？言葉の意味が分からなくて、違いが分からないのかと。
アルツハイマー病の可能性の確率分布なので、判定不可は生じないのではないでしょうか。・閾値をどこかに設定・閾値を境界に陽性, 陰性を判定・実際の発症具合と判定との比較から陽性, 陰性, 偽陽性 (誤判定), 偽陰性 (誤判定) を分別→陽性 92%, 陰性 85%, 偽陽性 (誤判定) 15%, 偽陰性 (誤判定) 8%
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
長期的な見通しやビジョンはあえて持たないようにしてる -- Linus Torvalds
なんか書き方ずるくない？ (スコア:0, オフトピック)
残りの十数％は誤判定なのか判定不可なのか。
それでまったく評価変わるよね。
Re: (スコア:0)
誤判定と判定不可ってどう分けるの?
Re: (スコア:0)
普通に患者の状態を見て、だろ？
まさかこの技術の前には認知症の診断自体が存在しなかったとか思ってます？
Re: (スコア:0)
「誤判定」と「判定不可」をどう分けるかって聞いているのでは？
言葉の意味が分からなくて、違いが分からないのかと。
Re:なんか書き方ずるくない？ (スコア:1)
アルツハイマー病の可能性の確率分布なので、判定不可は生じないのではないでしょうか。
・閾値をどこかに設定
・閾値を境界に陽性, 陰性を判定
・実際の発症具合と判定との比較から陽性, 陰性, 偽陽性 (誤判定), 偽陰性 (誤判定) を分別
→陽性 92%, 陰性 85%, 偽陽性 (誤判定) 15%, 偽陰性 (誤判定) 8%