毎年何百万もの健康診断かを行われているため、胸部X線画像は、各種の肺炎にとって重要かつアクセスしやすい画像診断リソースである。本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いて、胸部X線データセットChest-Xray8の14病名クラスのマルチラベル診断法について提案する。このデータセットにおける各種病名クラスのサンプル数のバランスを考えて損失関数を改良する。これにより、多数派クラスデータの過度な影響を抑えることができるようになり、診断パフォーマンスの改善につながる。同時に必要なデータや計算量を減らすことが可能となり、従来よりも短い時間で診断結果を出すことができるようになる。