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二十世纪末期，随着医学科学的发展，临床检验医学(包括检验医学、病理学、治疗试验、医学遗传诊断学和其它诊断系统，还包括影像学和临床检查，以及卫生检验等)开展的诊断试验项目日益增多，且新的诊断试验方法还在不断涌现，提供的诊断指标日益丰富。但也给人们带来新的思考:是否这么多的诊断指标都能为临床医师诊断疾病、判断预后，或观察疗效提供应有的科学依据、是否仅提供某项诊断指标的参考值(或正常值)、阳性或阴性结果就能满足临床的诊疗要求、患者对这些诊断方法的经济承受能力如何。
本文作者：牛 华 訾春莲 王建琼 肖 质 台 虹 赵崇吉
摘自《检验诊断与实验室自动化》2004年4月刊 第67页(应用交流) | | | |
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ROC Curve Anlaysis Theory and The Developmen and Application of The Chinese Software
牛 华 訾春莲
王建琼 肖 质
台 虹 赵崇吉
云南省临床检验中心（650032）
一、ROC曲线分析的临床意义
二十世纪末期，随着医学科学的发展，临床检验医学(包括检验医学、病理学、治疗试验、医学遗传诊断学和其它诊断系统，还包括影像学和临床检查，以及卫生检验等)开展的诊断试验项目日益增多，且新的诊断试验方法还在不断涌现，提供的诊断指标日益丰富。但也给人们带来新的思考:是否这么多的诊断指标都能为临床医师诊断疾病、判断预后，或观察疗效提供应有的科学依据、是否仅提供某项诊断指标的参考值(或正常值)、阳性或阴性结果就能满足临床的诊疗要求、患者对这些诊断方法的经济承受能力如何。这些问题的提出，就需要我们从“循证医学”和“循证检验医学”的角度去回答。循证检验医学是循证医学的一个分支，循证检验医学与临床医学密切相关，特别是关系到临床的诊断、治疗等方面。循证检验医学的临床价值就是对现有的或新开展的诊断试验从其方法学、诊断价值等方面去重新观察、评估从而达到发现新的诊断试验及优选最具有诊断价值试验的重要手段，为新的诊断和治疗革新提供基础，并决定这些革新是否利大于弊。
诊断试验项目的评估主要就是对其临床诊断价值所进行的科学分析与评价，也是循证检验医学的基本出发点。如果一个试验结果不能确切地区分临床状态，那对病人的诊断和治疗就无多大价值，只会浪费社会的资源。现各国都面临着医疗消费过快增长的压力，削减医疗费用将贯彻在医疗发展的整个过程中，尤其是检查费用和治疗费用相比，更是限制和削减的重要对象。因此，应用循证检验医学各项原则和方法来进行试验项目的临床诊断价值的评估，将是未来临床检验医学一个很重要的工作。 | |
临床诊断试验评价采用的主要指标有敏感度、特异度、诊断准确度、阳性似然比、阴性似然比、阳性预测值、阴性预测值、验前概率、验后概率等，但这些指标的确定是与各项试验检测指标的临界值或称决定阈值密切相关的，而临界值或决定阈值的确定是诊断试验评价的生命线，不同数值作为临界值，其灵敏度和特异度等指标是不一样的，存在一个连续的灵敏度和特异度，将这些数据合并起来就可得到一个极其重要的，判断检测项目准确性的方法即ROC曲线分析。ROC曲线(receiver operating characteristic curve)又称受试者工作特征曲线， ROC曲线是描绘某种试验的灵敏度与特异度的关系的曲线。过去普遍采用的方法是点图和频数分布直方图，利用点图可直观反映两组资料的重迭情况，但直方图难以描述重迭的程度和比较两个试验的准确性，也无法在两组资料的重迭范围内正确选择诊断的临界值。而ROC曲线提供了试验区分患者两个亚类能力的综合图谱，一个试验的临床准确性可以用诊断敏感度和诊断特异度来测量，但仅报告敏感度和特异度一对数据可能产生误导和对准确性认识的过于简单化，只有ROC图才能提供试验准确性的完全图像，全面描述试验的性质。
ROC曲线是以假阳性率(或1一特异性)为横坐标，以真阳性率(或敏感性)为纵坐标，对应于一系列分界值(或决定阀)所构成的曲线。ROC的每一点代表某一分界值的一对敏感性和特异性。一个完美的试验(病与非病两个分布没有重选)的ROC图通过左上角，其真阳性率为l.0或100%，假阳性率是0或特异性为100%。如果两个分布一致，不能鉴别病与非病的试验的ROC图是45℃的对角线，大多数试验的ROC图是介于上述两种极端之间。ROC曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高。ROC曲线可以较全面反应某项检验的性能特点,结果更为客观可靠,并为临床选择实用的决定阈值提供了重要依据。因此，ROC曲线在诊断性试验中，主要就是用于各项检测指标临界值的正确选择，依据不同临界值来正确判断临床诊断的漏诊率与误诊率或者依据不同的临界值来进行疾病的筛查或确诊，并以全范围的临界值来表现临床准确性，对临床诊断价值的评价工作极其重要。
ROC曲线在临床诊断性试验中的应用范围很广，经检索大量文献资料后发现，它已广泛应用于疾病的病原学诊断、病理学诊断、肿瘤标志物的诊断、体内主要脏器及内分泌的诊断性实验、影像学诊断等领域的科研论文中。因它提供的指标并不局限于参考值(或正常值)、阳性或阴性结果，而是根据ROC曲线确定的不同临界值或最佳临界值来提供一系列的诊断指标(敏感度、特异度、诊断准确度、阳性似然比、阴性似然比、阳性预测值、阴性预测值、验前概率、验后概率)，这些诊断指标的应用，再结合临床流行病学的方法，可正确认识诊断性试验的实用性与诊断价值，避免凭经验选择诊断指标的盲目性和应用的局限性。例如:似然比是诊断性试验综合评价的理想指标，它综合了敏感度与特异度的临床意义，而且可依据试验结果的阳性或阴性，计算患病的概率，便于在诊断性试验检测后，应用验后概率更确切地对患者做出诊断。
由于ROC曲线及其各项指标的计算过程复杂，统计工作量大，使这一方法的推广受到限制。目前国内无相应的统计软件，因此有必要开发中文的ROC曲线分析软件，应用计算机技术解决日益增长的需求和落后的处理手段之间的矛盾。这对统计学在医学领域的推广有积极的促进作用。
二、ROC曲线中文软件的开发与应用
1、2001年我们开发出在Windows 平台下使用的中文ROC曲线分析软件普及版(第一版见图1和图2)[1]。为便于使用，软件提供了chm格式的帮助文件，内容包括软件应用和相关统计学知识;软件提供与各分界值对应的真阳性数、假阳性数、真阴性数、假阴性数、敏感度、特异度、诊断指数、准确度、阳性似然比、阴性似然比等多项分析指标，提供频数分布图，可绘制单条ROC曲线并计算曲线下面积(AUC)，可选择曲线的颜色及是否在曲线上标注数值，打印原始数据、分析的数据和图表。
2、在完成了ROC曲线分析方法的普及工作后，我们用Delphi 7.0对该软件进行了升级改进(第二版见图3-图7)，升级版兼容原有的数据库格式，可同时处理5组数据，绘制5条ROC综合曲线，光标移到曲线上时即显示该位置的灵敏度和特异度;为适应不同数据的分布情况，软件依据数据资料分布类型的不同，提供选择在全程数据范围内或在两组资料重叠范围进行ROC曲线分析[2]，新增了验后概率的计算;图表保存，可任意命名，以BMP格式保存到任意路径，可插入到WPS、Word、Excel、Power Point等文字处理、办公软件中。
3、ROC曲线软件的使用(第二版)
3.1原始数据的录入编辑
在数据录入图中，选择数据录入小数点后位数，根据“数据录入编辑提示”信息，进行数据的录入或删除等。
3.2数据的整理
在数据整理图中，通过数据分布图可观察两组资料的分布情况和重叠范围,根据“初步分析数据”和“参考下列建议值范围选择全程制表或重叠区域制表”提示的信息，选择输入分界值后，既可点击【全程制表】或【重叠区制表】图标进行数据的整理分析。
3.3 ROC曲线分析
在ROC曲线分析图中，可观察ROC曲线分布情况、主要分析数据、用光标从曲线上查看分析的敏感度和特异度;概率分析中，在选择测定值和验前慨率后，点击【慨率分析(P)】图标，进行验后慨率计算; 点击【保存图表】图标，可将ROC曲线分析图以BMP格式保存到任意路径，在撰写论文时插入使用;点击【打印】图标，可进行原始数据、统计数据和统计图表的打印;点击【滚动】图标，可查看不同分界值对应的各项统计指标。
3.4 ROC曲线综合分析
在ROC曲线综合图中，点击【打开】或【关闭】图标，可以连续打开或关闭5条ROC曲线;点击选择数据组中的任意一组图标，可查看任意一组的统计指标。同时， ROC曲线综合图以BMP格式保存到任意路径，在撰写论文时插入使用(见图7)。
注:AUC1:0.969(cTNT)、AUC2: 0.899( CK-MB mass)、AUC3: 0.819(MYO)
3.5 软件发布方式
以光盘为载体的安装盘。每套软件包括安装盘一片，使用手册一本，注册后即可运行。
3.6 软件运行环境
中文Windows98/2000/XP
参考文献
1. 肖质，牛华，范洁. 中文ROC曲线分析软件的开发及实际应用. 检验医学与临床杂志2002，2(3):47-51.
2. 牛华，肖质，刘莉等. ROC曲线软件在处理不同类型资料中的应用探讨. 中国循证医学杂志 2004，4(2):132-135. | 
