[第9回］診断能評価のピットフォール－感度・特異度・ROC曲線－

放射線科専攻医のJ さんは，自施設で乳腺MRI にultrafast dynamic contrast-enhanced imaging が導入されることになり，その診断能がどの程度かを知るため，乳管内癌の悪性度を予測できるかを検討した論文を読んでみました。論文では，いくつかのMRIパラメータについてROC解析が行われ，あるパラメータが最も高いROC曲線下面積（area under the curve：AUC）0.75を示し，低グレード病変の識別に有用であると結論されていました。さらに，そのパラメータの最適カットオフ値では，感度65%，特異度85%と報告されていました。「感度や特異度は学んだことがあるけれど，ROC解析ってどうやって解釈すればよいのだろう…」