検査の精度について

検査の精度について

検査で陽性になった時に、本当に病気に罹っている確率は？

現在、新型コロナウイルス感染症や各種がんなどで、様々な検査が実施されていますが、検査結果が陽性になった場合に、本当にウイルスに感染している、あるいはがんに罹患している確率はどの程度なのでしょうか？

具体的な数値を使って、ちょっと計算してみましょう。

ここでは、とある疾患の検査精度（感度：86.3％、特異度：90.8％）をベースに考えてみます。
検査の対象となる疾患の有病率（あらかじめ罹患している人の割合）を100人に1人（1%）とし、この検査を10万人が受けたと仮定します。

• 検査が陽性で、本当に罹患している人：863人
  （10万人のうち1%にあたる1,000人が患者。そのうち感度86.3%で陽性となるため：1,000 × 0.863 ＝ 863人）
• 検査は陰性だが、実は罹患している人（偽陰性）：137人
  （1,000人 － 863人 ＝ 137人）
• 検査が陰性で、本当に罹患していない人：89,892人
  （罹患していない99,000人のうち、特異度90.8%で正しく陰性と判定されるため：99,000 × 0.908 ＝ 89,892人）
• 検査は陽性だが、実は罹患していない人（偽陽性）：9,108人
  （99,000人 － 89,892人 ＝ 9,108人）

この結果、検査で「陽性」と判定される人は合計で 9,971人 となりますが、そのうち本当に罹患している人は 863人 だけです。

思いのほか確率は高くないですね。ここまでのデータを表にまとめると以下のようになります。

このように、ある程度「感度」や「特異度」が高くても、陽性的中率はそれほど高くなりません。陽性的中率の値に大きく影響を与えるのは、検査を受ける前の確率（事前確率）、つまり今回の場合は集団における「有病率」になります。

例えば、有病率が10%の集団だったら？

もし、症状がある人などに対象を絞り、有病率が 10% に上がった集団（10万人中1万人が罹業者）で同じ検査を行うと、結果は以下のように変わります。

• 検査が陽性で、本当に罹患している人：8,630人（10,000人 × 0.863）
• 検査は陰性だが、実は罹患している人（偽陰性）：1,370人（10,000人 － 8,630人）
• 検査が陰性で、本当に罹患していない人：81,720人（90,000人 × 0.908）
• 検査は陽性だが、実は罹患していない人（偽陽性）：8,280人（90,000人 － 81,720人）

有病率が1%から10%に上がるだけで、陽性の時の信頼度が約8.6%から51%へと大幅に上昇しました。

このように、検査の信頼性は「事前確率（有病率）」に強く依存しています。例えば、健康な人が広く受ける人間ドックなどのスクリーニング検査（がんマーカーなど）では、もともとがんを患っている人の割合が非常に低いため、たとえ陽性が出たとしても、それだけで「がんである」とは断定できません。だからこそ、本当に病気かどうかを確かめるための「精密検査」による再確認が必要になるのです。