4/26 高橋泰城先生「英語論文の書き方」

4/26の高橋泰城先生「英語論文の書き方」の授業内容について、特に「条件付き確率」についてまとめました。

授業内で考えた「陽性となった場合のうち、実際に罹患している確率」

また、授業内容とはやや関連性を失うかもしれませんが、
罹患率と検査精度の関連性について、簡単に考察をしてみました。
手書き文書で見づらく、恐縮ではございますが、ぜひご覧ください。

病気の罹患率と検査精度の関連性

「実際には罹患していないが、陽性となること」を偽陽性と呼ぶようです。
検査におけるエラーとは、この偽陽性と、「実際は罹患しているのに、陰性となる」偽陰性の2種類が考えられます。
もちろんどちらも望ましくはない事象ではありますが、どちらの方がより望ましくないか、chatGPTに意見を求めてみました。
chatGPTは偽陰性について、早期発見や治療の機会を逃しますが、通常の健康管理や自らが感じる症状などと組み合わせることによりそのリスクを最小限に抑えることができる、と考えているそうです。考えは理解できます。
一方で、偽陽性は、陽性となった時点で、治療が開始されることが多く、その結果、不要な検査、治療が行われ、患者には不要な金銭的な負担はもちろんのこと、不要な精神的・身体的な負担までかけてしまうことになりかねないという観点から、偽陰性よりも問題だと考えるそうです。

chatGPTの意見を長々書きましたが、どちらが正しいか、ということを決めたいわけではなく、（そもそも決まることではないように思えますが、）どちらかについて、条件付き確率を求め、活用し、病気の罹患率と検査精度の関連を考察したいということで、どちらについて考えるかをchatGPTに決めてもらうことが目的でした。
ということで、今回は偽陽性について考えてみました。上記の画像をご覧ください。

一読された方はぜひ、コメントをよろしくお願い致します。

渡辺