¿Qué es sensibilidad y especificidad?

Sensibilidad y Especificidad

La sensibilidad y la especificidad son dos métricas clave utilizadas para evaluar el rendimiento de una prueba diagnóstica o un modelo de clasificación. Describen la capacidad de la prueba para identificar correctamente a los individuos que tienen la condición de interés (sensibilidad) y para identificar correctamente a los individuos que no tienen la condición (especificidad).

Sensibilidad (Tasa de Verdaderos Positivos):

La Sensibilidad mide la proporción de individuos verdaderamente positivos que son correctamente identificados como positivos por la prueba. En otras palabras, responde a la pregunta: "De todas las personas que tienen la enfermedad, ¿qué porcentaje de ellas son detectadas por la prueba?".

• Cálculo: Sensibilidad = Verdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos)
• Interpretación: Un valor de sensibilidad cercano a 1 (o 100%) indica que la prueba es muy buena para identificar a los individuos que tienen la condición. Un valor bajo indica que la prueba tiene una alta tasa de falsos negativos.

Especificidad (Tasa de Verdaderos Negativos):

La Especificidad mide la proporción de individuos verdaderamente negativos que son correctamente identificados como negativos por la prueba. Responde a la pregunta: "De todas las personas que no tienen la enfermedad, ¿qué porcentaje de ellas son identificadas como negativas por la prueba?".

• Cálculo: Especificidad = Verdaderos Negativos / (Verdaderos Negativos + Falsos Positivos)
• Interpretación: Un valor de especificidad cercano a 1 (o 100%) indica que la prueba es muy buena para identificar a los individuos que no tienen la condición. Un valor bajo indica que la prueba tiene una alta tasa de falsos positivos.

Compromiso entre Sensibilidad y Especificidad:

A menudo, existe un compromiso entre la Sensibilidad%20y%20Especificidad. Mejorar la sensibilidad (identificar más verdaderos positivos) puede resultar en una disminución de la especificidad (más falsos positivos), y viceversa. La elección de priorizar la sensibilidad o la especificidad depende del contexto específico y las consecuencias de los falsos positivos y los falsos negativos.

Usos:

Tanto la sensibilidad como la especificidad son importantes en diversas áreas, incluyendo:

• Diagnóstico Médico: Evaluar la precisión de las pruebas diagnósticas para detectar enfermedades.
• Inteligencia Artificial: Medir el rendimiento de los modelos de clasificación.
• Control de Calidad: Identificar productos defectuosos.