臨床機械学習において、類似の性能を持つ複数のモデルの共存は、ラショモン効果の一形態であり、信頼性のある展開と評価に根本的な課題をもたらします。小さく不均衡でノイズの多いデータセットや、高次元かつ特定が難しい臨床特徴がこれを増幅させ、従来の検証手法を信頼できなくします。このため、同等な性能を持つモデルの選択は不確実性を伴い、F1スコアなどの通常の指標がリソース制約や運用の優先順位を考慮していない場合、特に困難です。これらの問題に対処するために、我々は「介入効率（IE）」と「摂動検証フレームワーク（PVF）」の2つの補完的ツールを提案します。IEは、限られた介入のみが可能な場合におけるモデルが実行可能な真陽性を特定する効率を定量化し、予測性能と臨床的有用性を関連付けます。PVFは、データの摂動に対するモデルの安定性を評価する構造的アプローチを導入し、ノイズの多いバリデーションセットでも性能が最も変化しないモデルを特定します。実験結果は、これらのツールの使用が堅牢な一般化を図るモデルの選択を促進し、容量制約に合致する新たなアプローチを提供することを示しています。