Sensitivity · 예민도 · 재현율
민감도는 실제로 그 상태에 해당하는 사람들 가운데 검사가 '양성'으로 제대로 잡아내는 비율을 말한다. 놓치지 않는 능력이며, 민감도가 낮으면 해당하는 사람을 상당수 걸러내지 못한다는 뜻이다. 짝이 되는 지표인 특이도와 함께 봐야 검사의 성능을 판단할 수 있고, 둘은 대개 서로 맞바꿈 관계에 있다. 민감도가 높은 검사에서 결과가 음성이면 해당 가능성을 낮추는 데 유용하다는 경험칙(SnNout)이 흔히 쓰인다.
어떤 검사가 얼마나 쓸 만한지는 "얼마나 자주 맞히느냐"만으로 판단할 수 없다. 실제 상태를 기준으로 검사 결과를 네 칸으로 나눠 봐야 한다 — 실제 해당하며 검사도 양성(진양성), 실제 해당하는데 검사는 음성(위음성), 실제 해당하지 않는데 검사는 양성(위양성), 둘 다 음성(진음성)이다.
민감도는 이 중 실제 해당하는 사람들만 놓고 계산한 값이다.
> 민감도 = 진양성 ÷ (진양성 + 위음성)
즉 "해당하는 사람 100명에게 이 검사를 했을 때 몇 명을 잡아내는가"를 뜻한다. 진양성률(true positive rate)이라고도 하며, 기계학습 분야에서는 재현율(recall)이라는 이름으로 같은 값을 쓴다.
절단값(컷오프)에 따라 달라진다. 연속적인 수치로 판정하는 검사는 기준선을 어디에 두느냐에 따라 민감도가 바뀐다. 기준을 느슨하게 하면 더 많이 양성으로 분류해 민감도가 올라가지만 특이도는 내려간다. 이 맞바꿈 관계를 한 장에 그린 것이 ROC 곡선이고, 그 아래 면적(AUC)이 검사의 전체 판별력을 요약한다. AUC 0.5는 동전 던지기, 1.0은 완벽한 판별을 뜻한다.
유병률에 좌우되지 않는다. 민감도와 특이도는 검사 자체의 속성이어서 대상 집단에 해당자가 얼마나 많은지에 크게 영향받지 않는다. 반면 "양성이 나왔을 때 실제 해당할 확률"인 양성예측도는 유병률에 크게 흔들린다. 이 차이를 혼동하는 것이 검사 해석에서 가장 흔한 오해다.
SnNout. 민감도(Sensitivity)가 높은 검사에서 음성(Negative)이면 배제(rule out)에 쓸 만하다는 뜻의 기억법이다. 민감도가 높다는 것은 위음성이 적다는 뜻이므로, 음성 결과가 "아닐 가능성"을 높여 준다는 논리다. 짝이 되는 SpPin은 특이도 문서에서 다룬다.
민감도와 특이도의 차이를 보여주는 사례로 자주 인용되는 것이 기능적 움직임 선별검사(FMS)다. 활동적 성인을 대상으로 한 메타분석에서 FMS 합산 점수의 특이도는 약 85.7%로 높았지만 민감도는 약 24.7%에 그쳤고, AUC는 약 0.587로 보고됐다(~ 부상 예측 도구로서). 해석하면 이렇다 — 이 검사는 다치지 않을 사람을 걸러내는 데는 그럭저럭이지만, 실제로 다칠 사람 넷 중 셋을 놓친다. 그래서 "점수가 낮은 집단에서 부상이 조금 더 흔하다"는 통계적 연관은 있어도, 개인 단위에서 예측하는 힘은 거의 없다는 것이 결론이다.
같은 맥락에서 검사자 간 신뢰도가 높다는 사실이 검사의 정확성을 보증하지 않는다는 점도 함께 봐야 한다. 여러 사람이 늘 똑같이 빗나갈 수도 있기 때문이다.
*근거등급 범례: 근거 탄탄 / 제한적 / 논쟁적·근거 부족 / 이론·모델 / 일화. 본 문서는 비의료 정보성 백과 항목으로 진단·치료 효과를 단정하지 않는다.*
본 문서는 순수 정보성 서술이며 진단·치료·처방을 담지 않는다. 문장 끝의 색 표시는 서술의 근거 수준을 나타내는 편집 기준이며, 개별 사례의 판단을 대신하지 않는다.
바디리플은 의료기관이 아니며 진단·치료를 제공하지 않습니다. 이 문서의 모든 내용은 일반적인 정보 제공이며, 필요한 경우 의료기관 상담을 함께 고려해 주세요. 이 문서가 어떻게 작성·검수되는지는 편집·근거 방침을 참고하세요.