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有症状の被験者は98.5％の感度と94.2％の特異度を達成します（AUC：0.97）。
無症候性の被験者の場合、83.2％の特異度で100％の感度を達成します。
もしかしてPCRよりもいいってこと？http://www.hc.u-tokyo.ac.jp/covid-19/tests/ [u-tokyo.ac.jp]
咳という症状を軸に判定するのに、有症状患者はで取りこぼしがあって無症状患者で取りこぼし無しって、ありえないとは言えないけど明らかに何かが変。ギガジン見ても母集団や各実験の判定条件なんど詳しいこと載ってないし、雑に機械翻訳斜め読みしたけど英語記事はギガジンの翻訳元で同内容ぽいし、アブストラクトも情報量はあまり変わらず。学習内容の下りで強い咳と弱い咳の区別をしてたっぽいことがわかった程度。全文は読んでないし読めるかどうかも知らない。
なので予想になるけど、有症状患者に対しては強い咳傾向判定、無症状患者に対しては弱い咳傾向判定、対照群は完全に健康な人、なんだと思う。そこからこの診断の意義を考えると、「強い咳傾向判定から新型コロナ判定はほぼ無理。めっちゃ咳っぽい声だねってわかっとるわそんなもん！程度」「弱い咳傾向判定は自覚症状の無い呼吸器系の炎症をそれなりに発見できる。ただの咳や痰にも反応するだろうからこれで新型コロナ云々とは言えない程度」なんじゃないだろうか。体温よりも遥かに取りこぼしが減ることが期待出来るが、誤爆もクソ多いから判断指標のごく一部として使うなら有意義かも程度かなぁ……長期これの診断受け続けて、喉の健康優良児が唐突に弱い咳判定出始めたら要注意。普段から引っかかる人やただの従来型の風邪な人なんかは全く参考に出来ない。多分こんな感じ。
PCR検査は元々確定診断用でスクリーニング用ではないけど無理矢理スクリーニングに使った場合で比較すると、取りこぼしは圧倒的にこの検査の方が少ない。偽陽性は比べるのもアホらしいくらいPCR検査の方が優秀(少ない)。ていうかPCR前のスクリーニング検査として、体温検査や画像診断や血液検査や抗体検査と比べるべき。取りこぼしの少なさは多分、血液検査≒本研究検査＞他多数。偽陽性の少なさは多分、(条件付き)抗体検査＞血液検査＞画像診断≒本研究検査＞体温検査、辺りになるんじゃないかね。知らんけーどー
この手の発表で「100％正しく識別できた」は疑うようにしている。
約2,500の咳のデータを使った実験な98.5％の感度と94.2％の特異度 = 1.5%の偽陰性と 5.8%の擬陽性83.2％の特異度で100％の感度 = 0%の偽陰性と16.8%の擬陽性
無症候者にスクリーニングすると16.8%も「あなたはコロナです」という誤判定が出て確定診断枠を圧迫する有症状者に適用すると1.5%はすり抜ける
無症候者のうち陽性者は100%捕捉出来ているので「感度100%」しかしデータが2500件しかないので実際は1/2500 = 0.04%前後の誤差があり感度は99.96%程度の可能性がある99.96%の条件でこのAIを使って1億人を検査すると400万人のすり抜けと1680
>もしかしてPCRよりもいいってこと？そうはならないんじゃないかなぁ。そもそもの比較元（100%とする分母＝感染者としての判定）がPCR検査で判定された患者じゃないの？このAIより前の無症状の患者の判定法ってPCRか抗原検査しかない訳だし。
まぁ、発表が本当ならPCRと同程度の判断力はあるという事になると思う。ただ、AIがどの程度のマシンスペックで判定に何分かかるか。マイクの性能などにどの程度左右されるか。などが分からないからなぁ。
＃ただ、数分で判定できる様なら、遠隔地でもすぐに判定できるって事になるからPCRより手軽で経費も掛からない検査法になると期待はしている。今は無症状者の判定を手軽にできないから拡がってる部分があると思うんで。＃発症二日前がウィルス排出量最大らしいが、発症してないから発熱検査ではここを各会社拾えてないんだよね。
感染してない人のデータは、ないの？
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にわかな奴ほど語りたがる -- あるハッカー
感度と特異度 (スコア:0)
有症状の被験者は98.5％の感度と94.2％の特異度を達成します（AUC：0.97）。
無症候性の被験者の場合、83.2％の特異度で100％の感度を達成します。
もしかしてPCRよりもいいってこと？
http://www.hc.u-tokyo.ac.jp/covid-19/tests/ [u-tokyo.ac.jp]
Re:感度と特異度 (スコア:1)
咳という症状を軸に判定するのに、
有症状患者はで取りこぼしがあって無症状患者で取りこぼし無しって、
ありえないとは言えないけど明らかに何かが変。
ギガジン見ても母集団や各実験の判定条件なんど詳しいこと載ってないし、
雑に機械翻訳斜め読みしたけど英語記事はギガジンの翻訳元で同内容ぽいし、
アブストラクトも情報量はあまり変わらず。
学習内容の下りで強い咳と弱い咳の区別をしてたっぽいことがわかった程度。
全文は読んでないし読めるかどうかも知らない。
なので予想になるけど、
有症状患者に対しては強い咳傾向判定、
無症状患者に対しては弱い咳傾向判定、
対照群は完全に健康な人、なんだと思う。
そこからこの診断の意義を考えると、
「強い咳傾向判定から新型コロナ判定はほぼ無理。
めっちゃ咳っぽい声だねってわかっとるわそんなもん！程度」
「弱い咳傾向判定は自覚症状の無い呼吸器系の炎症をそれなりに発見できる。
ただの咳や痰にも反応するだろうからこれで新型コロナ云々とは言えない程度」
なんじゃないだろうか。
体温よりも遥かに取りこぼしが減ることが期待出来るが、
誤爆もクソ多いから判断指標のごく一部として使うなら有意義かも程度かなぁ……
長期これの診断受け続けて、喉の健康優良児が唐突に弱い咳判定出始めたら要注意。
普段から引っかかる人やただの従来型の風邪な人なんかは全く参考に出来ない。
多分こんな感じ。
PCR検査は元々確定診断用でスクリーニング用ではないけど
無理矢理スクリーニングに使った場合で比較すると、
取りこぼしは圧倒的にこの検査の方が少ない。
偽陽性は比べるのもアホらしいくらいPCR検査の方が優秀(少ない)。
ていうかPCR前のスクリーニング検査として、
体温検査や画像診断や血液検査や抗体検査と比べるべき。
取りこぼしの少なさは多分、血液検査≒本研究検査＞他多数。
偽陽性の少なさは多分、(条件付き)抗体検査＞血液検査＞画像診断≒本研究検査＞体温検査、
辺りになるんじゃないかね。知らんけーどー
Re: (スコア:0)
この手の発表で「100％正しく識別できた」は疑うようにしている。
Re: (スコア:0)
約2,500の咳のデータを使った実験な
98.5％の感度と94.2％の特異度 = 1.5%の偽陰性と 5.8%の擬陽性
83.2％の特異度で100％の感度 = 0%の偽陰性と16.8%の擬陽性
無症候者にスクリーニングすると16.8%も「あなたはコロナです」という誤判定が出て確定診断枠を圧迫する
有症状者に適用すると1.5%はすり抜ける
無症候者のうち陽性者は100%捕捉出来ているので「感度100%」
しかしデータが2500件しかないので実際は1/2500 = 0.04%前後の誤差があり感度は99.96%程度の可能性がある
99.96%の条件でこのAIを使って1億人を検査すると400万人のすり抜けと1680
Re: (スコア:0)
>もしかしてPCRよりもいいってこと？
そうはならないんじゃないかなぁ。
そもそもの比較元（100%とする分母＝感染者としての判定）がPCR検査で判定された患者じゃないの？
このAIより前の無症状の患者の判定法ってPCRか抗原検査しかない訳だし。
まぁ、発表が本当ならPCRと同程度の判断力はあるという事になると思う。
ただ、AIがどの程度のマシンスペックで判定に何分かかるか。マイクの性能などにどの程度左右されるか。
などが分からないからなぁ。
＃ただ、数分で判定できる様なら、遠隔地でもすぐに判定できるって事になるからPCRより手軽で経費も掛からない検査法になると期待はしている。今は無症状者の判定を手軽にできないから拡がってる部分があると思うんで。
＃発症二日前がウィルス排出量最大らしいが、発症してないから発熱検査ではここを各会社拾えてないんだよね。
Re: (スコア:0)
感染してない人のデータは、ないの？