Tıbbi görüntülemede yayınlanan çoğu eser neden yanlış pozitifleri azaltmaya çalışıyor?


20

Tıbbi görüntü işlemede, yayınlanan eserlerin çoğu yanlış pozitif oranı (FPR) azaltmaya çalışırken, gerçekte yanlış negatifler yanlış pozitiflerden daha tehlikelidir. Arkasındaki mantık nedir?


1
Gönderen en.wikipedia.org/wiki/Primum_non_nocere bakış açısından, yanlış pozitif hatta Ejderha doğru işaret mutlak sayılarla farkı düşünmeden önce, daha tehlikeli arızaları düşünülebilir.
jpa

Yanıtlar:


29

TL; DR: hastalıklar nadirdir, bu nedenle yanlış pozitiflerin mutlak sayısı yanlış negatiflerden çok daha fazladır.

Sistemimizin aynı yanlış pozitif ve yanlış negatif% 1 (oldukça iyi!) Oranına sahip olduğunu ve bu yıl yeni kanserlerin varlığını tespit ettiğimizi varsayalım: 439.2 / 100.000 kişi veya nüfusun% 0.5'i. [ kaynak ]

  • Kanser yok, tespit yok:% 99.5 x% 99 =% 98.5 (% 98.505)
  • Kanser yok, tespit:% 99.5 x% 1 =% 1.0 (% 0.995)
  • Kanser, tespit:% 0.5 x% 99 =% 0.5 (% 0.495)
  • Kanser, tespit yok:% 0.5 x% 1 =% 0.005

Böylece bir sorunumuz olduğunu görebiliriz: Kanserli herkes için, kanseri olmayan iki kişi invaziv cerrahi, kemoterapi veya radyoterapi ile ayrılır.

Mevcut bir kanseri tespit etmeyen her insan için, iki yüz kişi ihtiyaç duymadıkları ve gerçekten göze alamadıkları aktif olarak zararlı tedavi alırlar.


1
Birçok tarama uygulaması için insidans (100000 popülasyon başına yeni teşhis edilen hastalık yok) aslında daha da düşüktür:% 0.5 toplam kanser insidansı iken tarama programları belirli kanser türlerini hedefler.
cbeleites Monica

6
@cbeleites, somut bir örnek almak için, pankreas adenokarsinomu neredeyse her zaman ölümcüldür çünkü ileri bir aşamaya gelene kadar asemptomatiktir. Amerika Birleşik Devletleri'nin tüm nüfusuna% 1 yanlış pozitif /% 1 yanlış negatif oranlı bir tarama testi uygulayacak olsaydınız, sadece 46.000'inin gerçekten kanseri olan yaklaşık üç milyon vakayı belirlersiniz. sadece% 1.5 tahmin değeri.
Mark

2
Tıbbi görüntüleme için (örneğin fMRI), sorun, tek bir görüntünün, her birinin aktivasyonu bir hipotez olarak kabul edilen birçok "vokselden" oluşmasıyla birleştirilebilir - bakınız örneğin Zen ve Çoklu Karşılaştırma Sanatı - Bence OP'nin bahsettiği şey bu olabilir
steeldriver

16

Kurt ağlayan çocuğun hikayesini biliyorsun, değil mi?

Aynı fikir. Bazı sınıflandırıcılar yanlış alarmlar verdikten sonra (kurt ağlar), sağlık personeli onu kapatır veya görmezden gelir.

"Ah, bu tekrar! HAYIR!"

En azından birlikte çalıştığım biyomühendislik grubu ile, vurgu FPR'yi azaltmaktır, çünkü amaç doktorları potansiyel patolojiye karşı uyaran bir araç yapmak ve bize kurt ağlayan bir ürünü görmezden geleceklerini söylediler. çok fazla.

Doktorlara yardımcı olan bir ürün için, çiftlikte kurdu kaçırmanın ağlayan kurttan daha kötü olduğuna dair meşru argümana rağmen, psikolojilerine itiraz etmeliyiz.

Düzenleme : Yanlış pozitifleri azaltmanın da meşru bir argümanı vardır. Bilgisayarınız arada sırada gerçek pozitif (ve gerçek pozitiflerin çoğunu yakalarken) kurt ağlamaya devam ederse, birisinin hasta olabileceğini etkili bir şekilde söyler. Hastanedeler. Doktor hastanın hasta olabileceğini bilir.


7

Özet: soru muhtemelen * bir yanlış negatifin bir yanlış pozitiften daha kötü olup olmadığı değil , muhtemelen * daha fazla 500 yanlış pozitifin bir yanlış negatife inmek için kabul edilebilir olup olmadığı gibidir.

* uygulamaya bağlıdır


@ Dragon'un cevabında biraz genişleyeyim:

  • Tarama , görünüşte sağlıklı bir nüfus arasında hastalık aradığımız anlamına gelir. @Dragon'un açıkladığı gibi, bunlar için son derece düşük FPR'ye (veya yüksek Hassasiyete) ihtiyacımız var, aksi takdirde gerçek pozitiflerden çok daha yanlış pozitifler elde edeceğiz. Yani, Pozitif Tahmin Değeri (teşhis edilen tüm pozitifler arasında gerçekten hastalıklı #) kabul edilemez derecede düşük olacaktır.

  • Bir teşhis sistemi için duyarlılık (TPR) ve Spesifite (TNR) ölçmek kolaydır: bir dizi gerçekten (hastalıksız) vaka alın ve doğru tespit edilenlerin oranını ölçün.

  • OTOH, hem doktorların hem de hastaların bakış açısından, öngörücü değerler daha önemlidir. Bunlar, Hassasiyet ve özgüllüğün "tersidir" ve size tüm pozitif (negatif) tahminler arasında, hangi kesrin doğru olduğunu söylerler. Başka bir deyişle, testten sonra "hastalık" dediğinde hastanın hastalığa yakalanma olasılığı nedir?

  • @ Dragon'un size gösterdiği gibi, insidans (veya bahsettiğimiz teste bağlı olarak yaygınlık) burada önemli bir rol oynar. Her türlü tarama / erken kanser tanı uygulamalarında insidans düşüktür.
    Bunu göstermek için, menopoz sonrası kadınlar için yumurtalık kanseri taraması, genel popülasyonda% 0.04, aile öyküsü ve / veya bilinen tümör baskılayıcı genlerin BRCA1 ve 2 bilinen bilinen mutasyonları olan yüksek riskli kadınlarda% 0.5 prevalansa sahiptir [Buchen, L. Kanser: İzi eksik. Nature, 2011, 471, 428-432]

  • Yani soru genellikle bir yanlış negatifin bir yanlış pozitiften daha kötü olup olmadığı değil , ancak% 99 özgüllük (% 1 FPR) ve% 95 hassasiyet (yukarıda bağlı kağıttan alınan sayılar) her yanlış negatif için kabaca 500 yanlış pozitif anlamına gelir .

  • Bir yan not olarak, erken kanser teşhisinin kendi başına kanser için sihirli bir tedavi olmadığını da unutmayın. Örneğin, meme kanseri tarama mamografisi için, gerçek pozitif hastaların sadece% 3 - 13'ü taramadan faydalanmaktadır .
    Bu nedenle, her fayda sağlayan hasta için yanlış pozitiflerin sayısına da dikkat etmeliyiz . Örneğin mamografi için, bu rakamlarla birlikte, gerçek pozitif (39-49 yaş grubu) başına 400 - 1800 yanlış pozitif arasında bir yere sahip olduğumuzu kabaca tahmin ediyoruz.

  • Yanlış negatif başına yüzlerce yanlış pozitif (ve ayrıca taramadan faydalanan hasta başına yüzlerce hatta binlerce yanlış pozitif) ile durum "yanlış pozitif kanser tanısından daha kötü bir kaçırılan kanserdir": yanlış pozitif psikolojik ve psiko-somatik (kendi başına kanseriniz olduğundan endişe etmek sağlıklı değildir) biyopsi (küçük bir ameliyat olan ve bu nedenle kendi kendine gelen) gibi takip teşhislerinin fiziksel risklerine kadar bir etkiye sahip olmak ) riske atar. Bir yanlış pozitifin etkisi küçük
    olsa bile, yüzlerce yanlış pozitifin dikkate alınması gerekiyorsa, ilgili riskler önemli ölçüde artabilir.

    Önerilen okuma: Gerd Gigerenzer: Risk Savvy: Nasıl İyi Kararlar Alınır (2014).

  • Yine de, bir tanılama testini faydalı hale getirmek için hangi PPV ve NPV'nin gerekli olduğu, uygulamaya oldukça bağlıdır.
    Açıklandığı gibi, erken kanser tespiti için taramada odak genellikle PPV üzerindedir, yani yanlış negatiflere çok fazla zarar vermediğinizden emin olmak: erken kanser hastalarının büyük bir kısmını (hepsi olmasa da) bulmak zaten bir gelişme Durum kotası tarama olmadan.
    OTOH, kan bağışlarındaki HIV testi önce NPV'ye odaklanır (yani kanın HIV içermediğinden emin olmak). Yine de, 2. (ve 3.) adımda, yanlış pozitifler pozitif (yanlış) HIV testi sonuçları olan insanları endişelendirmeden önce başka testler uygulanarak azaltılır.

  • Son olarak, insidansların veya prevalansların genellikle yüksek riskli olmayan popülasyonların, örneğin bazı ayırıcı tanıların taranmasında olduğu kadar aşırı olmadığı tıbbi test uygulamaları da vardır.


1
Bu biraz yoğun; okumayı kolaylaştırmak için yeniden biçimlendirmeyi kullanabilir. İyi bir cevap gibi görünüyor, ama çok zaman almadan kazmak zor.
bob

3

Kişisel bir bakış açısından, bir veri bilimi deneyimi yerine, yanlış bir pozitif hastanın yaşam kalitesi üzerinde yanlış negatiften daha yüksek bir etkiye sahiptir (en azından tıbbi görüntü işleme uygulamalarının çoğunda. Burada laboratuvar sonuçları hakkında konuşmuyoruz) .

Somut bir örneğe bakalım: tümör taraması .

Yanlış negatif , erken evre bir tümörün kötü kansere büyümek ve gelişmek için daha fazla zamanı olduğu anlamına gelir. Genel olarak bu süreç uzun zaman alır ve sonraki her taramada bunu tespit etme şansı daha yüksektir, ancak gerçekçi olarak bir hastanın uzun süreli sağlığı zarar görür.

Ek olarak, her zaman tanı koymaya dahil olan bir insan vardır. Şu anki teknolojik aşamasında tıbbi görüntü işleme, tıbbi personel için bir yardımcı olmak değil , bir yardımcı olmak içindir . Çoğu zaman, bir insanın onları göz ardı edebileceği kadar incelikli lezyonları veya doku değişikliklerini belirtmek içindir. Bir doktorun ileri evre bir tümörü göz ardı etme şansı yoktur. Bunun için görüntü işlemeye ihtiyaç duymazlar.

Tıbbi prosedürler açısından, eğer bir tümör bir sonraki taramadan önce çalışmaz hale gelmezse, erken evre bir tümörü çıkarmak veya biraz daha fazla zamana sahip olanı çıkarmak arasında büyük bir fark yoktur. Çıkarılan doku miktarı daha fazladır, ancak ameliyat türü genellikle aynıdır. (Bu, hastanın düzenli sağlık taramaları yaptığını varsayar.)

Yanlış bir pozitifin , doğrudan bir rahatsızlıkla doğrudan ilişkili olmayan birçok anlamı vardır:

  • Ek prosedürler. Bir görüntüleme işlemi pozitif bir sonuç verdikten sonra, kan veya dokunun çıkarıldığı daha fazla test yapılır (biyopsi). Görüntüleme sonucunu doğrulayabilmek için objektif olarak hastanın vücuduna zarar verilir.
  • Korku. Laboratuar testleri zaman alır. Etkilenen kişi genellikle hava durumu olup olmadığına dair belirsizlik havası olan birkaç gün, bazen haftalar boyunca yaşamaktadır. Böyle yanlış bir pozitif yaşamış birçok insan bu olayı "travmatize etme" olarak tanımlamaktadır ve uzun süredir sağlıkla ilgili kaygıdan muzdariptir.
  • Zaman yatırımı. Görüntüleme sonucunun laboratuvar testleri veya benzeri yöntemlerle doğrulanması birkaç inceleme gerektiriyorsa, hasta ve doktorlar bunlar için zaman ayırmalıdır. Sadece bir test yapsa bile, hemşireler, doktorlar ve laboratuvar teknisyenleri de dahil olmak üzere birçok kişi var. Doktorların kronik olarak fazla çalıştığı bir zamanda, mümkünse bundan kaçınılmalıdır.
  • Gereksiz ilaçlar. En kötü durumda, hasta bile sahip olmadığı bir rahatsızlık için tedavi edilir ve vücudu ilacın yan etkileri ile gereksiz yere zorlanır.
  • Etki kaybı. Bir prosedür çok fazla yanlış pozitif verirse (diğer cevaplarda açıklandığı gibi) tıbbi personel gerçek pozitif sonuçları göz ardı edecektir.

Bu risk-fayda değerlendirmesi, yanlış bir negatifin hasta için yanlış pozitiften daha az risk içerdiğini gösterir. Bu nedenle yanlış pozitifleri azaltma önceliği genellikle daha yüksektir.


1

Klinisyenin zamanı değerlidir

Tıp alanında, klinisyenler genellikle tespit etmek ve teşhis etmek için çok çeşitli hastalıklara sahiptir ve bu zaman alıcı bir süreçtir. Yanlış pozitif (düşük oranda bile olsa) sunan bir araç daha az kullanışlıdır, çünkü bu tanıya güvenmek mümkün değildir, yani her teşhis koyduğunda kontrol edilmesi gerekir. Yazılımın WebMD'si gibi düşünün - her şey bir kanser belirtisidir!

Yanlış negatifler sunan, ancak her zaman gerçek pozitifler sunan bir araç çok daha kullanışlıdır, çünkü bir klinisyenin çift kontrol veya ikinci kez tanı tahmininde zaman kaybetmesi gerekmez. Birisi belirli bir tanı ile hasta olarak işaretlerse, iş bitti. Olmazsa, hasta olarak vurgulanmayan insanlar yine de ek testler alacaktır.

Bir hastalığın tek bir özelliğini bile doğru bir şekilde tanımlayabilen bir araca sahip olmak, birden fazla özelliği fudge eden bir araçtan daha iyidir.


0

Yanlış alarm oranı (FAR) olarak da bilinen Yanlış Pozitif Hız (FPR); Büyük bir Yanlış Pozitif Oran, Tıbbi Görüntü Algılama Sisteminin düşük performans göstermesine neden olabilir. Yanlış pozitif, negatif sonuç almanız gereken bir test için pozitif sonuç aldığınız yerdir. Örneğin, hamilelik testi, aslında kişi hamile olmadığında pozitiftir.


4
Bu soruya cevap vermiyor. OP yanlış pozitifin ne anlama geldiğini sormuyor, ama neden yanlış negatiften daha önemli görüldüğünü soruyor.
Llewellyn

0

Muhtemelen, bu konudaki herkes bunun Bayesian analizinin özünde bir sorun olduğunu zaten biliyor. Sadece yanlış pozitifleri radyolojide bir şekilde bir sorun olarak düşünebilecek gelecekteki hacıların yararı için, umarım bu yorum biraz daha genel bir bakış açısı sağlayacaktır.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.