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, mimo iż pacjent jest chory. W systemach informatycznych lub narzędziach analitycznych false negative odnosi się do przypadków, kiedy algorytm nie rozpoznaje pozytywnego sygnału, co może prowadzić do pominięcia istotnych informacji.
W praktyce, false negative mają poważne konsekwencje, ponieważ mogą prowadzić do błędnych decyzji, opóźnionego wdrożenia odpowiednich działań lub niewłaściwego leczenia w kontekście medycznym. W testach diagnostycznych, fałszywie negatywne wyniki mogą skutkować brakiem potrzebnej interwencji, co zwiększa ryzyko pogorszenia stanu pacjenta. W systemach bezpieczeństwa i detekcji zagrożeń, nie wykrycie prawdziwego incydentu może z kolei narazić system na poważne konsekwencje.
Znaczenie unikania false negative jest kluczowe w projektowaniu testów i algorytmów, szczególnie w obszarach, gdzie konsekwencje błędów mogą być katastrofalne. Dlatego systemy analityczne i diagnostyczne są ciągle udoskonalane, aby minimalizować liczbę fałszywie negatywnych wyników. Efektywne zarządzanie tym ryzykiem polega na równoważeniu czułości i specyficzności testów, aby zapewnić maksymalną precyzję i bezpieczeństwo podejmowanych decyzji.