「ハードナッツ!~数学girlの恋する事件簿~」第二話にて、登場人物の一人が一万人に一人がかかるという(おそらく架空の)不治の難病に、検査精度99.9%の検査で陽性と判定された、とのこと。
その検査結果に多少自棄になる登場人物に対して、主人公(数学girl)が、その検査結果で実際に病気なのは約十人に一人だ、と諭すのです。
その計算がどうも納得いかないので、諸氏の見解をご教授下さい。
彼女が言うには、
・10,000人検査したら、9,990人に正しい判定が下る。
・つまり、10人には間違った判定が下る。
・本当に病気なのは1万人にひとり。
・したがってその検査結果で実際に病気なのは約10人にひとり。
私は検査精度の確率の99.9%と、病気になる確率が1万人にひとり、というのは全く別のレイヤーの話だと思うのですが、間違っているのでしょうか?
No.2ベストアンサー
- 回答日時:
検査精度が 99.9% ってのは、何でしょう?
「精度」は、日常語で、統計用語としては未定義かと思います。
一応、以下のように解釈してみます。
検査の特異性(精度) → (検査陰性で実際に病気でない人の数)/(実際に病気でない人の数) = 99.9/100
検査の感度(精度) → (検査陽性で実際に病気である人の数)/(実際に病気である人の数) = 99.9/100
有病率 → (実際に病気である人の数)/(総人口) = 1/10000.
知りたいのは、(検査陰性で実際に病気である人の数)/(検査陽性の人の数) の値です。
総人口の中で
検査陽性で実際に病気である人の割合を x,
検査陽性だが実は病気でない人の割合を y,
検査陰性だが実は病気である人の割合を z,
検査陰性で実際に病気でない人の割合を w
(x+y+z+w=1) と置くと、
w/(y+w) = 99.9/100,
x/(x+z) = 99.9/100,
x+z = 1/10000,
x/(x+y) = r.
この r の値が知りたい訳です。
連立一次方程式を解くと、
x = 999/10^7,
y = 9999/10^7,
z = 1/10^7,
w = 9989001/10^7.
よって
r = 999/(999+9999) ≒ 0.0908346…
病気である率は、数学girl が言うより
もっと少ないかもしれませんね。
# どーでもいいことですが、「数学girl」てのは
# 著作権的にどーなんですかね?
この回答への補足
ご回答ありがとうございます。
>(x+y+z+w=1) と置くと、
>
>w/(y+w) = 99.9/100,
>x/(x+z) = 99.9/100,
>x+z = 1/10000,
>x/(x+y) = r.
>この r の値が知りたい訳です。
仰る意味はわかりました。
ただ、私が引っかかるのは
>検査の感度(精度) → (検査陽性で実際に病気である人の数)/(実際に病気である人の数) = 99.9/100
とは思っていないのです。
仰る通り、「検査精度」という言葉は曖昧です。
私なりに検査の正しさを数値化するとしたら
(検査陽性で実際に病気である人の数)/(検査陽性である人の数) = 99.9/100
(検査陰性で実際に病気ではない人の数)/(検査陰性の数)= 99.9/100
ということだと“私は”認識します。
ですので、検査精度と罹患率は全然別の話なのに同じ土俵で計算してしまっているのではないか?という疑問を持っているのです。
No.13
- 回答日時:
医療の現場で、陽性的中率の意味で
「検査の精度」と言ってしまうことは、
あり得ないとは言わないまでも、
とても稀なことです。
説明への誤解について責任を問われることは、
昨今、医療者が最も嫌うことの一つなので、
「検査の精度」のような多義的な言葉や、
「99.9%」のような言外の意味を含んだ数値を
医者が説明に使うことは、まずありません。
患者さんへの配慮というよりは、
(悲しいことですが)主に保身のためにです。
今回のネタは、医者にとっては、学生時代
公衆衛生学の試験の大ヤマの一つで、
ありふれた話題ですしね。
あるいは、「知り合いの医者」というのが
キーワードで、患者としてではなく、
友人としての会話の中で聞いたのかもしれません。
そういう文脈では、脇の甘い言葉遣いをする
ことは少なくないでしょう。
(そこまで考証してあるとも、思えませんが。)
何度も丁寧なご回答ありがとうございます。
おそらく、数学以前の国語の問題点がこの設問にはあったようです。
言葉の定義が数学ほど万人に共通ではないので。
知っている方にとっては自明の話だったのかもしれませんが。
No.11
- 回答日時:
>ドラマでは専門用語が使えなかったから「精度」という言葉を
>使ったのかもしれませんが、多分にミスリードする気も
>あったのでは?、とも思います。
「精度」でよいと思いますよ。これは統計の話ではなくて、確率や組み合わせの話ですし(これも統計のうちという見方もありますが)、「検査の精度」と言っているので、数学的(統計的)な見方をしているのではなく、医学面での技術的なことについて述べていますから。
(私的には、どちらかというと、ここで「感度」を使うのは、なんか、しっくりこないです。)
はい。
私もいきなり「感度」が・・・、といわれても「?」ですし、「特異度」と言われたら、もっと「???」です。
ただ、「検査の精度」と言われて、そういう意味(「感度」や「特異度」)を指す、とは、私には思い至らなかった、ということです。
No.10
- 回答日時:
間違い率0.1%の検査で
1万人に1人の病気を
陽性者10人に1人まで絞り込んだ
というと、桁は合ってる訳です。
「知り合いの医者」の説明も足りないが、
聞いた方の数学リテラシーにも問題が。
ご回答ありがとうございます。
まぁ、あの登場人物や私の数学リテラシーが不足しているのは仰る通りなんですが、素人目線から「貴方はある病気の可能性があると判定されました。その検査の精度は99.9パーセントです。」と言われたら、たとえその病気が10万人にひとりの病気だろうと、10人にひとりの病気だろうと、「99.9パーセント、私はその病気であることが間違いないのだろう。」と判断するのは、比較的自然なことのように思えるのですが・・・。
No.9
- 回答日時:
これは、数学の世界では、わりあい有名な話です。
これまでに、十分に解説は出ていますが、
「患者の発生率がたいへん低い病気の判定では、そうとうな精度で判定できる検査法であっても、誤って陽性判定される人の数がたいへん多い」ということです。
ご回答ありがとうございます。
なるほど、けっこう有名な話だったんですね。
A.No.2のご回答を読んだときに「検査の特異性」や「検査の感度」という用語をわざわざ出していただいたのに、ちゃんと調べもせず自分が受けた感覚の「検査の精度」という印象にこだわったために理解するのに時間がかかりました。
ドラマでは専門用語が使えなかったから「精度」という言葉を使ったのかもしれませんが、多分にミスリードする気もあったのでは?、とも思います。
件のセリフを起こすと、
男)
「俺はいつ死んでもおかしくないらしい。(中略)一万人にひとりがかかる難病だ。治療法はまだ見つかっていない。再検査を受けるように言われている」
主人公)
「じゃ、受ければ」
男)
「無駄だよ。知り合いの医者に聞いたら、俺が最初に受けた検査の精度は99.9パーセント。
再検査を受けたところで、間違ってる可能性は0.1パーセント」
というものでした。
その「知り合いの医者」の素人への説明のしかたが間違ってる、ということで。
No.7
- 回答日時:
10人に1人という結論自体はそれでいいように思います。
途中は雑ですが。検査精度で感度と特異度を等しいとしていることがむしろ一般的ではなく、それらの値は異なっていることが普通です。
病気が重大なものであれば、見逃しを避けるために特異度を犠牲にすることもありえ、その場合は、むしろ、実際に病気である確率はもっと低い、ということになります。
また、逆にその病気の治療が侵襲性が高く、誤って診断することで取り返しのつかないことをしてしまう恐れがあるなら、特異度を上げて感度を犠牲にするかもしれません。その場合、陽性なら実際にその病気である確率が高いということになります。
感度を上げると特異度が下がり、特異度を上げると感度が下がるという関係があるため、そのバランスをどこで取るかが問題ですが、人口当たりの誤判定率を単純に下げる、という方法ではなく、病気の深刻さなどに応じて陽性/陰性のカットオフ値を決めるべきであると思います。
なお、この検査、全て陰性という結果を返すとすると、総人口あたりの誤判定率は1/10000=0.01%なので、検査精度99.99%となります。
という冗談はさておいて、99.9%というのが、ほとんど特異度に由来することになることがわかります。
まあ、感度は100%とおいても差し支えないでしょう。そうした上で、
・10,000,000人のうち、患者が1,000人、患者でない人が9,999,000人いる。
・1,000人の患者を検査したら、1,000人に正しい陽性判定が下る。
・9,999,000人の患者でない人を検査したら、9,989,101人に正しい陰性判定が下る。
・9,999人には誤って陽性判定が下る。
・陽性判定10,999人中本当に病気なのは1,000人。
・したがってその検査結果で実際に病気なのは約10人にひとり。
医学的検査における感度と特異度の関係の話をやっと理解できました。
両方100%が理想だけれど、そうはならないし、感度と特異度が同じになることもあまり無い話なんですね。
で、私が思っていた「検査精度」というのが「陽性的中率」のつもりだった、ということですね。
今回の例で感度も特異度も99.9%とすると、陽性的中率(=真陽性の数/検査陽性の数)は約1/11にしかならない、ということがようやくわかりました。
勉強になりました。
皆さんありがとうございました。
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