AIの点数は、誰の何を測っているのか: 費用予測とケアの必要性から考える、評価指標の妥当性

概要（公開サイト版）

Obermeyerらの医療費予測アルゴリズム監査とJacobs・Wallachの測定論を批判的に検討する。主解析49,618人・100,009患者年における条件付き健康負担差、学習目標を変更した検証データ上の比較、対象選定シミュレーションを区別する。原報の46.5%という推計に対し、2022年の著者公開コード訂正が59%を報告したことを明示し、入替え方式の非対称性と原データ未再解析という境界を示す。費用予測精度、必要性、介入便益を分け、既存の構成概念妥当性の議論をETIC 2.0にも適用する。主体別の結果、重大失敗、本人の選択に関する未検証の測定点検案と反証条件を提案する。

引用情報

Morimoto D. AIの点数は、誰の何を測っているのか: 費用予測とケアの必要性から考える、評価指標の妥当性. Unknown Lab; 2026. Version 1.0. doi:10.5281/zenodo.23200634.

文書種別

論評記事（先行研究の批判的解説）・未査読

DOI

10.5281/zenodo.23200634

ORCID

0009-0009-6444-750X

ライセンス

CC BY 4.0

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