【診断法の評価指標】感度と特異度の違いは？感度と特異度の解釈と使い分けを解説！

疾患の有無を判断するためによく検査が用いられます。その検査が正しく陽性・陰性を判断できているかという性能はよく感度と特異度で評価されます。

例えば、COVID-19が流行した際にはPCR検査の感度が80%以上、特異度はほぼ100%というように連日報道されていました。

ではこの感度と特異度とは何でしょうか？またどのように使い分けるべきでしょうか？

この記事では感度と特異度の正しい解釈と使い分けについて解説します！

1 記事のポイント
2 感度と特異度とは？
- 2.1 実際の数値で計算！
3 なぜ感度と特異度が評価に使われる？
4 感度と特異度はどのように使い分ける？
- 4.1 感度と特異度はトレードオフの関係
- 4.2 感度と特異度は状況によって使い分ける！
5 まとめ

記事のポイント

感度は「真に陽性の人のうち、正しく陽性と判断された人の割合」
特異度は「真に陰性の人のうち、正しく陰性と判断された人の割合」
感度と特異度は罹患率に影響されないのでエンドポイントとして利用される
感度と特異度のどちらを重視するかは状況によって変わる！

感度と特異度とは？

感度とは「真に陽性の人のうち、正しく陽性と判断された人の割合」です。また特異度は「真に陰性の人のうち、正しく陰性と判断された人の割合」と定義されます。つまり、感度は「病気の人を正しく検出する能力」、特異度は「病気のない人を正しく検出する能力」を意味します。

感度と特異度は以下の式で計算できます（検査の陽性/陰性は表では陰性→陽性の順で書かれ、横に真の結果と縦に検査結果でまとめられることが多いので覚えておきましょう！）。

実際の数値で計算！

実際の数値を使って計算してみましょう！

100例に検査を行って、真に陰性と真に陽性の人の割合が4:6であるときを考えます。

この時、感度と特異度は以下のように計算できます。

	陰性	陽性	合計
陰性	30	10	40
陽性	10	50	60
合計	40	60	100

感度 = 50 / (10+50) = 83.3%

特異度 = 30/40 = 75%

なぜ感度と特異度が評価に使われる？

陽性的中率と陰性的中率

診断評価指標には感度と特異度以外にも陽性的中率や陰性的中率があります。陽性的中率は「検査陽性の人のうち、本当に陽性の人の割合」、陰性的中率は「検査陰性の人のうち、本当に陰性の人の割合」です。

ただ多くの場合、陽性的中率や陰性的中率よりも感度と特異度が使われます。ではなぜ感度と特異度が使われるのでしょうか？

その理由は「陽性的中率と陰性的中率は対象の有病率に依存する」からです！

有病率が変わった時の陽性的中率と陰性的中率を計算！

例えば感度70%、特異度80%の検査を100例に行った場合に有病率が30%と70%のときを考えてみましょう。

有病率が30%のとき

このとき、陽性的中率と陰性的中率は以下のようになります。

陽性的中率 = 14/(14+21) = 40.0%

陰性的中率 = 56/(56+9) = 86.2%

	陰性	陽性	合計
陰性	56	9	65
陽性	14	21	35
合計	70	30	100

有病率が70%のとき

このとき、陽性的中率と陰性的中率は以下のようになります。

陽性的中率 = 49/(6+49) = 10.9%

陰性的中率 = 56/(56+9) = 53.3%

	陰性	陽性	合計
陰性	24	21	45
陽性	6	49	55
合計	30	70	100

陽性的中率と陰性的中率は有病率に影響される！

このように同じ感度と特異度でも有病率が変わることで陽性的中率と陰性的中率は有病率が変わると値が変わってしまい、検査の性能の印象も変わってきてしまいます。

また有病率が変わることはあまりないことじゃないか？と思われるかもしれませんが、対象の有病率が変わることはよく起こりえます！

例えば、がんのスクリーニング検査と確定診断。

スクリーニング検査段階ではがんを発症していない健常者が多く、確定診断段階ではがんを発症した患者が多くなります。

そのため、どのような対象を選んできたか？によって有病率が変わってしまうので、陽性的中率と陰性的中率の解釈には注意が必要になります。

対して感度と特異度は有病率が変わっても値が変わらないため、診断法の評価には感度と特異度が使われることが一般的です。

感度と特異度はどのように使い分ける？

感度と特異度はトレードオフの関係

それでは「感度が100%と特異度が100%の検査を探せばいいんだ！」ということでよいでしょうか？

確かに理想的には感度100%、特異度100%が最も望ましいですが、一般的には感度と特異度はトレードオフの関係になります。というのも、多くの場合、陽性と陰性を判定する基準の周辺の症例がいるため、感度を高くしようとすると誤って陽性と判定される症例が多くなり、特異度を高くしようとすると誤って陰性と判定される症例が多くなります。