Калкулатор за чувствителност и специфичност

За този калкулатор

Този калкулатор намира чувствителността на диагностичен тест (дела на истинските положителни резултати, TP/(TP+FN) — частта от действително положителните случаи, които тестът правилно отбелязва), специфичността (дела на истинските отрицателни резултати, TN/(TN+FP) — частта от действително отрицателните случаи, които той правилно отхвърля) и общата точност от матрица на грешките 2×2 за истинските и предсказаните изходи. Висока чувствителност означава, че малко реални случаи се пропускат; висока специфичност означава, че малко здрави хора са отбелязани погрешно — и двете обикновено се компенсират взаимно в зависимост от това къде е зададен прагът на решение на теста.

Клиницистите и епидемиолозите използват тези показатели, за да преценят дали скринингов тест е достатъчно надежден за разпространението на дадено заболяване, производителите на медицински изделия и лабораторни тестове ги докладват на регулаторите като част от валидирането, а длъжностните лица в общественото здраве ги използват, когато решават дали да въведат масова скринингова програма. Специалистите по данни, които изграждат класификатори за машинно обучение, използват точно същата математика — под имената пълнота (recall) и дял на истинските отрицателни — за да оценяват работата на модела, а студентите по биостатистика използват този калкулатор, за да решават задачи с матрица на грешките.