医療AI・機械学習のための臨床データ前処理

医療AIや機械学習では、モデルの性能はアルゴリズムだけで決まるわけではありません。どの情報を説明変数として使うか、欠損値をどう扱うか、外れ値やカテゴリ変数をどう処理するかによって、モデルの信頼性や精度が大きく変わります。

第2部「医療AI・機械学習のための臨床データ前処理」では、リハビリテーション領域の臨床データを機械学習モデルに渡す前に必要な準備を、7 つの記事で整理します。説明変数と目的変数の設定、欠損値処理、外れ値・標準化・カテゴリ変数の扱い、特徴量エンジニアリング、特徴量選択、データリーケージを防ぐ前処理、そして表形式データでよく起こる実践上の落とし穴を扱います。

FIM、入院時情報、歩行評価、検査値など、リハビリテーション研究でよく使われるデータを例にしながら、どの時点の情報を使うべきか、Train/Test 分割の前後で何をしてよいのか、Pipeline や Cross-Validation の中で前処理をどう組み込むべきかを解説します。

このパートを理解しておくと、第3部以降で扱うアルゴリズムやモデル評価を、より安全に、研究で使いやすくなります。特にデータリーケージや欠損によるバイアスは論文査読でも指摘されやすいため、医療AI研究を始める前に必ず押さえておきたい内容です。