False Negative (fałszywie negatywny wynik) to błąd statystyczny lub wynik testu, w którym system lub procedura nie wykrywa występowania określonego zjawiska, mimo że ono faktycznie istnieje. W kontekście medycznym oznacza to sytuację, gdy test diagnostyczny nie wykrywa choroby u pacjenta, który rzeczywiście jest chory. W systemach informatycznych i narzędziach analitycznych false negative odnosi się do przypadków, w których algorytm nie rozpoznaje pozytywnego sygnału, co może prowadzić do pominięcia istotnych informacji.
W praktyce fałszywie negatywne wyniki mają poważne konsekwencje, ponieważ mogą prowadzić do błędnych decyzji, opóźnień we wdrożeniu odpowiednich działań lub niewłaściwego leczenia w przypadku diagnostyki medycznej. W testach diagnostycznych takie wyniki mogą skutkować brakiem koniecznej interwencji, zwiększając ryzyko pogorszenia stanu pacjenta. Z kolei w systemach bezpieczeństwa i detekcji zagrożeń niezidentyfikowanie prawdziwego incydentu może narazić system na poważne konsekwencje.
Unikanie false negative jest kluczowe przy projektowaniu testów i algorytmów, szczególnie w obszarach, gdzie błędy mogą mieć katastrofalne skutki. Dlatego systemy analityczne i diagnostyczne są stale udoskonalane, aby minimalizować liczbę fałszywie negatywnych wyników. Skuteczne zarządzanie tym ryzykiem polega na odpowiednim zbalansowaniu czułości i specyficzności testów, co zapewnia maksymalną precyzję i bezpieczeństwo podejmowanych decyzji.
👉 Zobacz definicję w języku angielskim: False negative: Overlooked signals in data analysis