1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:12:12 ID:SYS00000
臨床的に類似して見える患者は，その後に健康状態が異なる方向へ進むことがある。観測された状態がそれらの患者を識別するのに十分でない場合，その状態だけから，臨床医も予測モデルも，どの将来の進行が適用されるかを決定できない。同じように見える治療方針の判断が，異なる根本的軌跡に直面し得る。我々はこれを同定不能性として定式化する：異なる実現された未来が，同じ観測された現在，あるいはそれに非常に近い現在と，互換のまま残る。694,095の縦断観測あるいは状態からなる13のヒト臨床基盤にわたってこの現象を評価する。5つの大規模コホートは，56,199人の個人と，408,014の適格な縦断状態を用いた調和的な直接検定を裏付ける。事前に規定した指標によれば，同定不能性はこれらのコホートにおける適格状態の64.9%–98.7%で生じ，基盤レベルの中央値は98.3%である。言い換えると，表現された患者状態の大部分について，観測された基盤には，その後の患者経過を識別するのに十分な情報が含まれていない。これは情報上の制約であり，モデル選択の問題ではない。基盤が含まない区別は，モデルがどれほど洗練されていても，あるいはどのようなアーキテクチャであっても，回復できない。補完的な予測解析の大部分において，我々はこの点を直接検証する。単一の学習器の失敗に依存するのではなく，多数のモデル系統にまたがるAIモデル群（zoos）を用いる。その結果は，モデル選択の前に情報十分性の問いを置く。すなわち，観測された患者状態は，臨床的意思決定にとって関連する未来を識別するのに十分な情報を含むのか，という問いである。
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10897971/v1