合成モデルを使用する際に偽陽性率の増加を抑えるためには、注意深いデータ生成とモデリングが重要です。合成データを生成する際に、実データと同様の特徴や統計的性質を忠実に再現することが必要です。特に、背景ノイズや異常状態のモデリングにおいては、精度が求められます。また、生成されたデータを適切にラベリングし、モデルの学習に適した形式で提供することも重要です。さらに、データの多様性を考慮し、異なる条件や病態をカバーすることで、偽陽性率の増加を抑えることができます。