ในการออกแบบระบบ AI สำหรับวินิจฉัยโรคมะเร็งระยะเริ่มต้นที่รักษาหายได้หากตรวจพบเร็ว ควรให้ความสำคัญกับตัวชี้วัดใดเป็นหลัก และเพราะเหตุใด
กSensitivity (Recall) สูง เพราะต้องการลดการพลาดผู้ป่วยที่เป็นโรคจริง แม้จะมีผลบวกลวง (False Positive) เพิ่มขึ้นบ้าง
ขSpecificity (Precision) สูง เพราะต้องการลดการวินิจฉัยผิดพลาดในผู้ที่ไม่ได้ป่วย เพื่อหลีกเลี่ยงการรักษาที่ไม่จำเป็น
คF1-Score สูง เพราะเป็นค่าเฉลี่ยของ Precision และ Recall ทำให้ระบบมีความสมดุลในทุกกรณีของการวินิจฉัย
งAccuracy สูง เพราะวัดความถูกต้องโดยรวมของระบบได้ครอบคลุมทั้งผู้ป่วยและผู้ที่ไม่ได้ป่วยในคราวเดียว
เฉลยอธิบาย
สำหรับโรคที่รักษาหายได้หากตรวจพบเร็ว การพลาดผู้ป่วยที่ป่วยจริง (False Negative) มีต้นทุนสูงมากเพราะอาจทำให้ผู้ป่วยเสียโอกาสรักษาและอาจเสียชีวิต ดังนั้นควรเพิ่ม Sensitivity (Recall) ให้สูงที่สุด แม้จะยอมให้มี False Positive บ้าง ซึ่งสามารถตรวจสอบซ้ำด้วยวิธีอื่นได้ในภายหลัง ส่วน Specificity สูงเหมาะกับโรคที่การรักษาผิดมีผลเสียรุนแรง F1-Score ใช้เมื่อต้องการความสมดุล และ Accuracy อาจทำให้เข้าใจผิดได้เมื่อข้อมูลไม่สมดุล