がんスクリーニング検査の感度と早期発見についての解説

東洋経済オンライン @Toyokeizai

■今人気の記事■ 【｢がん検診｣現役医師が教えるデメリットの数々】 ｢不十分なエビデンス｣に基づいた検診の弊害 #東洋経済オンライン toyokeizai.net/articles/-/296…

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

尿や血液一滴で癌がわかる、などの検査を「リキッドバイオプシー」と言います。 この検査、健康な方を対象にする場合は注意が必要です。 癌の85%の方で陽性になる、健康な方での85%では陰性になる。 一見良さそうですよね。でも微妙です。続きで解説してみます。少し長いですがお付き合いください。 twitter.com/yusuke_tokyo/s…

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

それぞれ、より良い検査だとして90%だとしましょう。 この検査を200人の健康な人にやるとします。その中に実は癌だ、という人が10人いるとします。（そんなに多いのか？という感じはしますが。検査の価値を過小評価しないようにこう仮定します）

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

本当は癌の人10人のうち9人は検査で陽性（癌の疑い）と出ます。この人たちは受けてよかったですね。1人は検査では陰性（癌の疑いではない）と判断されます。これは仕方ない、、でしょうかね。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

問題は癌のない人です。 実際は癌のない人が190人で、検査で19人は陽性（癌の疑い）です。171人は陰性（癌の疑いではない）ということになります。 171人は良かったんですが、19人は困りますね。さんざん癌の検査をして金銭的にも肉体的にも負担になりますが癌は見つかりません。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

このシミュレーションだと200人のうち19人です。200人のうち9人の癌を見つけるためにこのようになっていいのか？ということですね。 言い方を変えると陽性（癌の疑い）の人が28人の内、本当に癌の人は9人です。 これを「陽性的中率」と言います。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

数字は出しませんが200人中50人が癌の人に検査するなら陽性が60人でそのうち45人が癌です。これなら価値がありそうですね。それでも15人は癌でないのに陽性です。でもまあ45人の癌が見つかるなら仕方ないですかね。。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

何が言いたいかといえば、「検査前確率」（受ける人の何%が癌なのか）が大事ですよ、ということです。全く健康な人にやると「陽性的中率」が下がります。特にこの検査は本当は癌でないのに癌だと判定されるとすごく金銭的、肉体的、精神的に負担になります。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

この点を理解してるなら受けても良いと思いますが、よく考えてください。 この検査を全く健康な若い人が受けることは個人的には全くお勧めしません。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

リキッドバイオプシー自体はすごくポテンシャルのある検査で、病勢推移評価、オーダーメイド医療など応用がすごく期待されるものです。今後の発展を期待したいですね。

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

上のツイートの内容を表にしてみました。少しはわかりやすいでしょうか。 pic.twitter.com/qgQPpLQc4y

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前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

リアルデータでは粗罹患率が男性0.8%、女性0.6%ですので、陽性的中率（陽性のうち実際にがんである確率）は4.5%程度と思われます。 別でツイートしましたので良ければご覧ください。 twitter.com/ent_univ_/stat…

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

この話、リアルデータで考えるともっと厳しいです。 国立がん研究センターのデータでは癌の粗罹患率は男性で0.8%、女性で0.6%ですね。 ganjoho.jp/reg_stat/stati… twitter.com/ent_univ_/stat…

2020-01-16 11:24:10

前田陽平👂ひまみみ👃耳鼻科 @ent_univ_

この話、リアルデータで考えるともっと厳しいです。 国立がん研究センターのデータでは癌の粗罹患率は男性で0.8%、女性で0.6%ですね。 ganjoho.jp/reg_stat/stati… twitter.com/ent_univ_/stat…

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

”血液1滴でがん検査”が導入されると国民皆保険は崩壊する また多くの人々を不幸にする 理由その1 検査そのものの精度は99%であっても、統計的に、本当にがんである確率は非常に低いこと これにより、本当はがんでないのに、多くの人ががんであると判定されてしまう twitter.com/economics_dr/s…

素晴らしいレポートを書いても依頼医が読まなければ宝の持ち腐れに過ぎないと考える放射線☢️診断専門医 @economics_dr

このニュース、放射線診断医師は憂鬱なtweetが目立っていた。 私も同様である。 その理由はベイズ推定にある。 あなたが感度99%、特異度99%のHIV検査を受けたと仮定する。 なんと陽性の結果であった。 血液1滴でがん検査　東芝、21年にもキット実用化：日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXMZO…

2019-11-30 00:24:34

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

このニュース、放射線診断医師は憂鬱なtweetが目立っていた。 私も同様である。 その理由はベイズ推定にある。 あなたが感度99%、特異度99%のHIV検査を受けたと仮定する。 なんと陽性の結果であった。 血液1滴でがん検査　東芝、21年にもキット実用化：日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXMZO…

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

理由その2 実際に有効な精査方法、治療方法が確立されていないがんを見つけても意味がないこと 実際に勝てる見込みもないのに、喧嘩を吹っ掛けても大けがをするだけである twitter.com/economics_dr/s…

素晴らしいレポートを書いても依頼医が読まなければ宝の持ち腐れに過ぎないと考える放射線☢️診断専門医 @economics_dr

数学、物理、化学、生物の法則には逆らえない。 今回、検査の感度、特異度についてtweetしたが、この中で検査機器の具体的性能については語っていない。 私は当然詳細は知らない。 ベイズの定理、ベイズ推定というのは数学の定理であって、どんなに人間が頑張っても逆らえないものである。

2019-12-01 17:15:20

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

数学、物理、化学、生物の法則には逆らえない。 今回、検査の感度、特異度についてtweetしたが、この中で検査機器の具体的性能については語っていない。 私は当然詳細は知らない。 ベイズの定理、ベイズ推定というのは数学の定理であって、どんなに人間が頑張っても逆らえないものである。

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

理由その3 ”がん”は全身のほぼすべての臓器から発生すること がんであると判定された時に、本当にあるのかどうか確実でないのに何処にあるのかを必死に探さないといけない これを保険診療するのか？

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

理由その4 ”がん”は多数の組織のタイプがあること 実際にがん取り扱い規約を見て欲しい 例えば、肺がん一つとってみても、専門家でなければ覚えきれないほどの様々なタイプがある これに個々の遺伝子変異まで考慮するとそれこそ無数のタイプがある だからテータの解釈が難しい

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

理由その5 見付つからないがんに脅えて生きる恐れ がんは1個の変異細胞が何十年もかけて成長する 仮に40歳の時にできた1個の変異細胞が、実際に症状を起こす大きな病巣に成長するのが70歳だと仮定する そして、PETやCTで検出可能なサイズになるのが65歳と仮定する

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

この場合、検査の精度が良すぎると、60歳からずっと陽性反応が出続けるが、5年間繰り返し検査を受けても何も見付つからない この間の不安、時間、費用はどうすれば良いのか？ 放射線科医師としてはこれらの課題を解決してから実際に導入して欲しいと切に願う

放射線診断専門医☢️働き方改革中 @economics_dr

@ent_univ_ 一放射線科医師としての意見をまとめてみました。 twitter.com/economics_dr/s…