PCDVD數位科技討論區 - 關於機率問題(大債時代:疾病試劑正確性與得病機率之問題)

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恩..這門我大學就有書開中英有點硬
後來我都上修所以也不確定到底大學應該有什麼..
不過都有做到一定程度說起碼已入門可以接下去

修課應該是大學的事碩士沒有獨立研究或者申請計畫白走一遭

引用:

作者Adsmt

書的內容沒有問題，這是典型的條件機率例子。
維基剛好有一個一樣的例子。看算式就知道，這題不是輕易就可解的，所以醫生會有誤解是正常的。
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9...%A6%82%E7%8E%87

話說條件機率是現代科學領域的神器，在許多領域都可以看到實際應用，包括圖像、影音辨識、人工智慧，還有google的搜尋演算法......

http://www.mmh.org.tw/taitam/medica.../?contentID=644
Positive Predictive Value, PPV (陽性預測值)：診斷試驗結果呈現陽性且確實有病者的比率，而這個比率可能很低。
=================
高靈敏度篩檢的目的，是讓有病的都落入檢驗陽性這組。(寧枉勿縱)
所以高靈敏度篩檢陽性者這組中，真正有病的比率(陽性預測值)可能不高。
=================
專一性高的診斷試驗，結果陽性即表有病，因為罕見偽陽性，(陽性預測值高)，但會遺漏有病的。(寧縱勿枉)

引用:

作者TRG

http://www.mmh.org.tw/taitam/medical_edu/www/?contentID=644
Positive Predictive Value, PPV (陽性預測值)：診斷試驗結果呈現陽性且確實有病者的比率，而這個比率可能很低。
=================
高靈敏度篩檢的目的，是讓有病的都落入檢驗陽性這組。(寧枉勿縱)
所以高靈敏度篩檢陽性者這組中，真正有病的比率(陽性預測值)可能不高。
=================
專一性高的診斷試驗，結果陽性即表有病，因為罕見偽陽性，(陽性預測值高)，但會遺漏有病的。(寧縱勿枉)

這個真的就需要專業的來解說了,感謝提供資料

??

specificity跟sensitivity不同
像這種二分檢測重點就在specificity

sensitivity再高也不能夠說明什麼
不是有了specificity + high sensitivity 就會有immunity
另外還有detection limit的issue

過去是因為這方面技術還有很大空間所以才需要拉出機率