再現性・倫理・セキュリティ

良いモデルを作っても、再現できなければ研究になりません。患者情報を扱うなら、倫理・匿名化・セキュリティの設計を欠かすことはできません。本部では、再現性の担保から個人情報保護、Bias 評価、Model Card まで、医療AI研究で必須の運用知識を 6 本でまとめます。

記事一覧

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seed 固定、Docker / 環境凍結、DVC でデータ版管理、重み公開——再現性の4本柱を実装と運用で押さえる。

識別子の取り扱い、k匿名化、差分プライバシー、連合学習。実務で当たる順に整理。

ChatGPT / Claude / Gemini に医療情報を投入してよいか。所属機関ガバナンスとローカルLLMの併用。

Performance gap、Equalized Odds、Demographic Parity。コードで実装し、議論可能な形で提示する。

予測の使い方を「補助」で止める設計、警告の閾値、人間オーバーライドの記録。

Mitchell らの Model Card、HuggingFace の Dataset Card。何を書けば責任を果たせるか。