Sensitivity and specificity are statistical measures of the performance of a binary classification test, also known in statistics as classification function:
Sensitivity (also called the true positive rate, the recall, or probability of detection[1] in some fields) measures the proportion of positives that are correctly identified as such (e.g. the percentage of sick people who are correctly identified as having the condition).
Specificity (also called the true negative rate) measures the proportion of negatives that are correctly identified as such (e.g. the percentage of healthy people who are correctly identified as not having the condition).
議論はある?
同システムの利点
consistency of interpretation
high sensitivity and specificity
instantaneous reporting of results
sensitivity and specificityを目的に応じて調整できる
今後の展望
より豊富な訓練データ
より多角的なシステム評価
システムの限界
医師の判断に基づきラベル付けしているため医師が見つけられないものは見つけられない
neural newworkのブラックボックス性
"Hence, this algorithm is not a replacement for a comprehensive eye examination"
どんなもの?
眼底写真を用いた糖尿病性網膜症の診断を、deep learningアルゴリズムで自動化。2種類のデータセットでの実験を通じて、高精度で検知できると分かった。
論文リンク
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2588763
著者/所属機関
Varun Gulshan et al.
媒体
JAMA. 2016;316(22):2402-2410. doi:10.1001/jama.2016.17216
投稿日付
December 13, 2016
先行研究と比べてどこがすごい?
(データセットが違うので単純な比較はできないが)sensitibityとspecificityが高い。
技術や手法のキモはどこ?
deep convolutional neural network
どうやって有効だと検証した?
議論はある?
次に読むべき論文は?
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