急性リンパ性白血病（ALL）の検出と分類における深層学習モデルの性能を、より複雑な医療画像データセットを使用して検証することは非常に重要です。現在の研究では、Kaggleから収集した3256枚の画像を使用しており、これには89人の患者のデータが含まれていますが、より多様で大規模なデータセットを使用することで、モデルの一般化能力を向上させることができます。特に、異なる人種、年齢、性別、病歴を持つ患者からのデータを含むことで、モデルはより多様な症例に対しても適応できるようになります。さらに、複雑なデータセットは、異なる白血病サブタイプや他の血液疾患を含むことができ、これにより多クラス分類問題に対するモデルの性能を評価することが可能になります。したがって、深層学習モデルの性能をより複雑な医療画像データセットで検証することは、ALLの診断精度を向上させるための重要なステップです。