Алиса: Привет, Боб, как дела в Lockdown?
Боб: Привет, Алиса, у меня все хорошо, а у тебя?
Алиса: Тот же самый мужчина !! Ссуп?
Боб: Ничего себе, я просто читал новость о том, что ICMR одобряет набор для тестирования на основе антигенов для более быстрой диагностики, и застрял в одном месте, пытаясь понять значение чувствительности и специфичности. Знаете ли вы об этом? вещи?
Алиса: О да, чувак. Я познакомился с этими терминами на курсе машинного обучения, когда учился в колледже. Я могу помочь тебе с этим.
Боб: О да, пожалуйста.
Алиса: Хорошо, давайте разберемся с этими условиями.
В машинном обучении мы используем разные метрики для разных задач. Только для задач классификации у нас есть разные показатели, такие как Точность, Точность, Отзыв, Оценка F1 и т. Д. Это полностью зависит от вашей постановки задачи, которую вы пытаетесь решить. Вы можете обратиться к этому блогу, чтобы получить хорошее представление о КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ.
Итак, сначала позвольте мне сформулировать постановку проблемы, которая у нас есть, а именно:
ICMR рекомендует тестирование на антигены для быстрой проверки наличия у человека Covid-19. Итак, как мы можем измерить эффективность этой системы диагностики?
Как видите, это проблема классификации, то есть вам нужно классифицировать человека по двум категориям: COVID-положительный или COVID-отрицательный. Итак, есть четыре возможности для теста (основанные на фактических данных и прогнозах системы диагностики), которые показаны на диаграмме ниже:
Истинно положительный (TP): у пациента коронавирус, и тест положительный.
Ложноположительный (FP): у пациента нет коронавируса, но тест положительный.
Истинно-отрицательный (TN): у пациента нет короны, и тест отрицательный.
Ложноотрицательный (FN): у пациента есть корона, но тест отрицательный.
В области медицины термины "чувствительность" (TPR, истинно положительный показатель) и специфичность (TNR, истинно отрицательный показатель) используются для оценки клинического теста. Теперь, основываясь на матрице (по-видимому, называемой Матрицей путаницы, и вы знаете, почему: P) на приведенной выше диаграмме, можно легко вычислить эти термины, используя формулу ниже:
Итак, как вы можете видеть, Чувствительность теста означает способность правильно идентифицировать пациентов с заболеванием, а специфичность теста означает способность правильно идентифицировать тех пациентов, у которых нет заболевания. Фрагмент ниже , что поможет вам визуализировать процесс создания этих показателей.
В приведенном выше фрагменте вы можете видеть, что существует 100% -ная чувствительность, что означает, что система способна правильно идентифицировать всех людей, у которых на самом деле была Corona. И он имеет 50% -ную специфичность, что означает, что он получил ложноположительные случаи (третье лицо слева).
Всегда существует компромисс между чувствительностью и специфичностью. Например, в Тестировании на основе антигенов ICMR заявила, что этот тест будет направлен на поддержание высокой специфичности и низкой чувствительности, что означает, что система диагностики будет хороша для исключения людей, у которых нет короны. Но с другой стороны, если система имеет очень низкую чувствительность, это означает, что она генерирует много ложноотрицательных результатов, что является опасным.
В современном мире, где современные диагностические системы используют искусственный интеллект для получения гораздо более быстрых и точных результатов, поддержание хорошего баланса между этими терминами является высшей задачей.
Боб: О, чувак !! Я не знал, что эти термины имеют такое большое значение. Спасибо, Алиса, за то, что объяснила мне это.
Алиса: да, чувак !! Мы вместе в этой борьбе, и я так горжусь тем, что поделился с вами этими знаниями. Передача знаний должна быть на первом месте, чтобы бороться с этой текущей ситуацией. Оставайся в безопасности, Боб.
Боб: Полностью согласен. Ты тоже :)
Спасибо за прочтение!
Надеюсь, теперь у вас есть представление об этих условиях. Учитывая текущий сценарий пандемии COVID-19, знать эти термины - это мудро и разумно, чтобы мы могли лучше понять текущую ситуацию.
Любые отзывы или предложения будут приветствоваться.
Твиттер || Инстаграм || LinkedIn
Использованная литература:
