左上の角をめざせ―ROC曲線で見抜く「本当に使える検査」

図の読み取り

縦軸が感度、横軸が「1－特異度」（偽陽性率）のグラフであり、5つの検査それぞれについてROC曲線（receiver operating characteristic curve、受信者動作特性曲線）が描かれている。ROC曲線は、ある検査の陽性・陰性を分ける境界値（カットオフ値）を少しずつ動かしたときの感度と偽陽性率の組を順に結んだものである。カットオフ値を甘くすると感度は上がるが偽陽性も増えて右上へ、厳しくすると偽陽性は減るが感度も下がって左下へ移動する。

評価の考え方

理想的な検査は感度100%・特異度100%（偽陽性率0%）であり、グラフでは左上の角（横軸0、縦軸1）にあたる。曲線が左上の角に近づくほど、同じ偽陽性率でより高い感度が得られる、すなわち病気のある人とない人をよく判別できる検査である。これを数値で表したのが曲線下面積（area under the curve：AUC）で、完全な検査では1.0、まったく判別能のない検査（くじ引きと同じ）では左下と右上を結ぶ対角線上となり0.5である。 図では、a が立ち上がりが最も急で左上の角に最も近く、AUCが最大である。以下 b → c → d の順に曲線は対角線に近づき、e は対角線より下に位置している。したがって最も有用な検査は a である。

感度・特異度の定義

・感度：疾患のある人のうち検査が陽性となる割合（真陽性 ÷ 疾患あり全体）。感度が高い検査は見逃し（偽陰性）が少なく、陰性であれば疾患を除外しやすい（除外診断に有用）。 ・特異度：疾患のない人のうち検査が陰性となる割合（真陰性 ÷ 疾患なし全体）。特異度が高い検査は偽陽性が少なく、陽性であれば疾患を確定しやすい（確定診断に有用）。 ・1－特異度：疾患のない人が誤って陽性と判定される割合で、偽陽性率と呼ぶ。

感度と特異度のトレードオフ

検査値が連続量の場合、カットオフ値を下げて陽性の範囲を広げれば感度は上がるが特異度は下がり（偽陽性が増える）、逆に上げれば特異度は上がるが感度は下がる（偽陰性が増える）。両者を同時に高めることは一般にできない。検査の基準値を健常者の95%範囲で機械的に決めるだけでは臨床的に適切とは限らず、対象疾患の重大性や見逃した場合の不利益を考慮してカットオフ値を設定する必要がある。

ROC曲線の使い方

・複数の検査の比較：AUCが大きい（曲線が左上に寄る）ほど判別能が高い。AUCはおおむね、0.9以上で高い、0.7〜0.9で中等度、0.5〜0.7で低い判別能と解釈される。 ・最適なカットオフ値の決定：曲線上で左上の角に最も近い点、あるいは「感度＋特異度－1」（Youden指数）が最大となる点がよく用いられる。見逃しが重大な疾患では感度を優先した点を選ぶこともある。 ・ROC曲線は疾患の有病率に影響されない感度・特異度から描かれるため、検査そのものの性能比較に適している。一方、陽性的中率・陰性的中率は有病率によって変化する。