Validating Acute Coronary Syndrome ICD Codes as Training Labels for Clinical AI
約62万件の救急外来受診を対象としたこの10年間の回顧的研究は、ICDコード化された急性冠症候群のラベルが高い感度と特異度を示す一方で、その中程度の陽性的中率は、主に後に否定された疑い例やコーダーによる記載漏れといった系統的かつ解釈可能なエラーによって引き起こされていることを検証しており、診断の見落としが過剰特定よりも重大となるAIスクリーニングモデルの学習ラベルとして、それらが適していることを示している。