诊断实验评估指标-灵敏度（nsitivity）特异度（specificity）
准确度（。。。
在临床上经常会⽤到诊断试验的⼿段，⽤于疾病诊断、病⼈随访或疗效监测等。判断某⼀诊断试验的结果是否真实、可靠，是否具有实⽤性，从⽽确定合理的医疗决策。
insisting⼀项诊断试验需要具备能正确的鉴别患病和未患病的能⼒，以反映患病实际情况的准确程度，这其中涉及到⼏个重要概念：灵敏度（nsitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。
希望⼤家能够准确理解以上5个重要指标，并通过以下模拟试题练习加深理解。
模拟试题：⼀项胃癌临床诊断试验受试⼈数是200⼈，实际情况为50⼈患胃癌，150⼈正常；诊断结果显⽰，有160⼈正常，40⼈诊断为胃癌，⽽这40⼈当中实则仅有35⼈真正患癌。请根据数据判断该项诊断试验的灵敏度（nsitivity）、特异度（specificity）、准确度（accuracy）、阳性预测值以及阴性预测值。
其实，这5个指标在也适⽤于评价我们call变异所⽤的软件效能。⽐如：全基因组测序进⾏SNV检测时使⽤了2个软件： GATK和MuTect，共检出1300个变异，其中GATK检出1000个SNV，MuTect检出1100个
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SNV，共有SNV是800个；经过⽬标区域测序进⾏验证后，发现共有的800个突变均得到验证， GATK特有的SNV有80个得到验证，MuTect特有的SNV有150个得到验证（假定经过⽬标区域测序验证成功的SNV即为真实存在的突变）。请计算MuTect软件的以上5个指标。
灵敏度（Sensitivity，也称为真阳性率）是指实际为阳性的样本中，判断为阳性的⽐例（例如真正有⽣病的⼈中，被医院判断为有⽣病者的⽐例），计算⽅式是真阳性除以真阳性+假阴性（实际为阳性，但判断为阴性）的⽐值（能将实际患病的病例正确地判断为患病的能⼒，即患者被判为阳性的概率）；
特异度（Specificity，也称为真阴性率）是指实际为阴性的样本中，判断为阴性的⽐例（例如真正未⽣病的⼈中，被医院判断为未⽣病者的⽐例），计算⽅式是真阴性除以真阴性+假阳性（实际为阴性，但判断为阳性）的⽐值（能正确判断实际未患病的病例的能⼒，即试验结果为阴性的⽐例）。
阳性预测值是指真阳性⼈数占试验结果阳性⼈数的百分⽐，表⽰试验结果阳性者属于真病例的概率。
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阴性预测值是指真阴性⼈数占试验结果阴性⼈数的百分⽐，表⽰试验结果阴性者属于⾮病例的概率。节日英语作文
satisfied准确度（accuracy）也称效率（efficiency），⽤真阳性与真阴性⼈数之和占受试⼈数的百分率表⽰。
灵敏度= a/（a+c）×100%
特异度=d/（b+d）×100%
阳性预测值=a/（a+b）×100%
blot阴性预测值=d/（c+d）×100%马达加斯加3音乐
准确度=（a+d）/n×100%
模拟题1为基础题，意在帮助⼤家理解概念，⽽在实际情况中我们遇到的情况可能就是类似于模拟题2的情境。准确把握真实值和试验值，画出四格表是关键，然后就可以代⼊公式啦~
模拟题1较为简单，四格表如下：
疾病
阳性阴性
试验结果阳性真阳性 35 a假阳性 5 b 阴性假阴性 15 c真阴性 145 d
模拟题2⾸先要画出MuTect 软件和GATK软件变异检出情况（⽂恩图），则理解起来更容易。针对于MuTect软件的变异检出画四格表，如下：
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真变异
honey bee
阳性阴性
MuTect检测结果阳性真阳性 950 a假阳性 150 b 阴性假阴性 80 c
mean歌词真阴性 120 d
