Калькулятор чувствительности и специфичности

Об этом калькуляторе

Этот калькулятор находит чувствительность диагностического теста (долю истинно положительных результатов, TP/(TP+FN) — долю действительно положительных случаев, которые тест правильно выявляет), специфичность (долю истинно отрицательных результатов, TN/(TN+FP) — долю действительно отрицательных случаев, которые он правильно исключает) и общую точность по матрице ошибок 2×2 с истинными и предсказанными исходами. Высокая чувствительность означает, что пропускается мало реальных случаев; высокая специфичность означает, что мало здоровых людей ошибочно помечается как больные, — и эти две характеристики, как правило, уравновешивают друг друга в зависимости от того, где установлен порог принятия решения теста.

Клиницисты и эпидемиологи используют эти показатели, чтобы судить, достаточно ли надёжен скрининговый тест при распространённости данного заболевания, производители медицинских изделий и лабораторных тестов сообщают их регуляторам в рамках валидации, а специалисты по общественному здравоохранению применяют их, решая, запускать ли программу массового скрининга. Специалисты по данным, создающие классификаторы машинного обучения, используют ту же самую математику — под названиями полнота (recall) и доля истинно отрицательных результатов — для оценки качества модели, а студенты-биостатистики используют этот калькулятор, чтобы разбирать задачи на матрицу ошибок.