Рабочая характеристика приёмника (ROC-кривая)

Кривая рабочей характеристики приёмника (ROC-кривая) отображает чувствительность теста в зависимости от частоты ложноположительных результатов (единица минус специфичность) для каждого возможного порога принятия решения. Она суммирует, как тест, основанный на непрерывном или порядковом измерении, различает людей с определённым состоянием и без него, независимо от какого-либо конкретного порогового значения, а площадь под ней конденсирует эту дискриминацию в одно число.

Definition

Кривая рабочей характеристики приёмника — это график зависимости чувствительности (частоты истинноположительных результатов) от частоты ложноположительных результатов (единица минус специфичность), построенный при изменении порога принятия решения теста во всём его диапазоне.

Scope

Эта статья определяет ROC-кривую, объясняет, как она генерируется путём изменения диагностического порога, описывает площадь под кривой (AUC) как независимую от порога меру дискриминации и отмечает её происхождение из теории обнаружения сигналов. Это методологическая тема, и она не даёт рекомендаций по использованию какого-либо конкретного теста или порога.

Key concepts

• Компромисс между чувствительностью и частотой ложноположительных результатов
• Порог принятия решения (отсечка)
• Площадь под кривой (AUC)
• Независимая от порога дискриминация
• Теория обнаружения сигналов
• Сравнение конкурирующих тестов

Mechanisms

Для теста, дающего непрерывную или порядковую оценку, каждый кандидатный порог даёт одну пару чувствительности и частоты ложноположительных результатов; соединение этих пар для всех порогов трассирует ROC-кривую в единичном квадрате. Кривая, прилегающая к верхнему левому углу, указывает на сильную дискриминацию, в то время как диагональ соответствует тесту, который не лучше случайного. Площадь под кривой суммирует производительность по всем порогам и интерпретируется как вероятность того, что тест присвоит более высокий балл случайно выбранному больному субъекту, чем случайно выбранному здоровому. Поскольку она рассчитывается на основе чувствительности и специфичности, а не на основе построчных подсчётов, кривая и её площадь описывают дискриминацию независимо от распространённости заболевания, хотя выбор рабочего порога для использования всё ещё требует взвешивания затрат на ложноположительные результаты против ложноотрицательных. Концепция происходит из теории обнаружения сигналов, где анализируется тот же компромисс между попаданиями и ложными тревогами.

Clinical relevance

ROC-анализ является стандартным инструментом для сравнения диагностических тестов и для изучения того, насколько хорошо непрерывный маркер разделяет больных и здоровых субъектов до установления какого-либо порогового значения. Концепция поддерживает критическую оценку диагностических данных; она характеризует дискриминацию теста и не является основой для индивидуальных диагностических или лечебных решений.

Epidemiology

ROC-кривые и площадь под ними широко используются для отчётности и сравнения дискриминационной способности диагностических маркеров и прогностических моделей. Поскольку площадь суммирует дискриминацию, но не калибровку или практические последствия выбранного порога, стандарты отчётности, такие как STARD, поощряют чёткое описание того, как были определены пороги и точность.

Evidence & guidelines

Заявление STARD охватывает отчётность о диагностической точности, включая то, как определяются и сообщаются пороговые значения теста и показатели точности, такие как площадь под ROC-кривой.

History

ROC-анализ возник в теории обнаружения сигналов, разработанной в середине XX века для характеристики компромисса между попаданиями и ложными тревогами, и был адаптирован к принятию медицинских решений и диагностической визуализации в 1970-х годах. Изложение Метца в 1978 году изложило его основные принципы для медицины, статья Хэнли и МакНила 1982 года прояснила значение и статистическую обработку площади под кривой, а синтез Света 1988 года представил методы ROC как общий подход к измерению диагностической точности.

Debates

Является ли площадь под кривой достаточным показателем эффективности теста?

Площадь конденсирует дискриминацию по всем порогам, но игнорирует калибровку и различные затраты на ложноположительные и ложноотрицательные результаты, поэтому она может быть вводящим в заблуждение единственным критерием, когда важна конкретная рабочая точка.

Key figures

• Charles Metz
• James Hanley
• Barbara McNeil
• John Swets

Seminal works

• metz-1978
• hanley-mcneil-1982
• swets-1988

Frequently asked questions

Что означает площадь под ROC-кривой?

Это вероятность того, что тест даст более высокий балл случайно выбранному больному субъекту, чем случайно выбранному здоровому; 0,5 указывает на отсутствие дискриминации, а 1,0 — на идеальное разделение.

Почему используется ROC-кривая вместо одной чувствительности и специфичности?

Одна пара фиксирует один порог, тогда как ROC-кривая показывает весь компромисс по всем порогам, позволяя сравнивать тесты и целенаправленно выбирать рабочую точку.