陸上競技におけるパフォーマンス異常検知：視覚分析を備えたベンチマークシステム

要旨: アンチ・ドーピングの取り組みは、生体検査に依拠してパフォーマンス向上薬を検出しますが、そのような検査は1検体あたり800ドル超の費用がかかり、多くの禁止物質では検出可能な期間が短いため制約を受けます。これらの制約により、多くの競技者が定期的な検査を受けられない状態が生じるため、通常の競技結果を分析して不審なパフォーマンスの傾向を特定する補完的なスクリーニング手法が求められています。私たちは、8つの検出手法（統計的ルールから機械学習、軌跡分析まで）を用いて、19,000超の大会（2010-2025）から合計160万件の陸上競技パフォーマンスを処理するシステムを提示します。すべての手法について、公に確認されたアンチ・ドーピング違反に対して検証し、制裁対象となった競技者を特定する有効性を測定します。競技者のキャリアの進行における期待値とパフォーマンスを比較する軌跡ベースの手法は、違反の検出と誤検知（誤報）の抑制の最良のバランスを達成しますが、すべての手法は、不完全なデータと、確認された違反がまれであることによる課題に直面しています。このシステムは、専門家が主導して行う調査のためのインタラクティブなインターフェースを提供し、既存のアンチ・ドーピング手続きを置き換えるのではなく補強することを重視しながら、透明性と人間の判断を打ち出しています。