ベイズ推定でPCR検査を評価する事は根本的な間違いではないか?(2020.7.13作成) #新型コロナウイルス

まとめました。
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研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

なぜ日本の医師や医学生アカウントが感度/特異度/事前確率/事後確率、あのクロス表にコロッと騙されたのか、それはテストに出るので意味もわからず覚えたからです。ここに掘り返した初心者向けベイズ推定の教科書があるのですが章の最初のページにまさに入門問題として出てきます pic.twitter.com/cRuaSMyb5q

2020-07-11 02:56:14
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研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

テストに出てくるからって何をバカな?って思われましたか?ネットにある第106回医師国家試験問題のG問題を見てみましょう。まさに今話題の感度/特異度/事前確率/事後確率の問題が出てきます。医学生は見覚えあるでしょう? wind.ne.jp/hassii/akagi_k… pic.twitter.com/TXrdov79Jc

2020-07-11 02:58:26
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研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

今まさに勉強しているあるいは過去に一生懸命覚えたベイズ推定の問題「いったい何の役に立つのか全然わからなかったけどようやくわかった!」とその話題に飛びついてしまったわけです。しかし実はよくわかっていなかったのが実態です。重大な見落としがある事に臨床医ほどは気付けなかった様です。

2020-07-11 03:00:15
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

ベイズ推定は一体何のために使うのでしょう?それは推定をするためです。推定する物がないのにベイズ推定を使うのは適切ではないという事です。一般的なsingle reactionの反応系の検査ならベイズ推定を使っても良いでしょう。ところが理論的に感度100%特異度100%となるPCRにそれを使ってしまったのです

2020-07-11 03:01:04
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

ベイズ推定で検査の尤もらしさを推定するのですがPCRは原理的には感度100%特異度100%となるchain reactionの反応系であるため推定する部分が存在しません。試しに皆が騙された例のクロス表の特異度を100%にして書いてみましょう。すると事後確率は100%となって一意に定まり推定する余地がなくなります pic.twitter.com/aWGI55TLVt

2020-07-11 03:04:08
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研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

表の数字はベイズの定理を通しただけで素通りしてしまいました。つまり一意に定まり推定の余地がない。PCRの特性をよく理解しないで一般的な検査の尤度を求めるベイズ推定の方法をそのまま何も考えずに当てはめてしまった。ここまでの話で「あっ」と思った方はこの説に乗っかるのはもうやめましょう

2020-07-11 03:06:01
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

私はこの分野(ベイズ推定)は専門外なのですが、推定するものがないものにベイズ推定(ベイズの定理)を使うのは不適切だと思うのですがどうでしょう?この辺りは本当に数学クラスターに詳しく解説して貰いたいのですけれどね…ベイジアンの間ではベイズの算数だとバカにされているようでしたが

2020-07-11 03:06:54
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

「検査の感度70%特異度90%だと実は半分も間違えるんだよ!」という話は「凄い高い確率なのにそんなに間違えるんだ!」という意外性があり、また2x2のクロス表で電卓があれば簡単に計算できてしまう面白さもあって、あっという間に広まっていきました。どういう理論なのか全く顧みられずにです。

2020-07-11 03:08:24
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

なにせ「ベイズの算数」と揶揄されるほど簡単ですから医学生であればあるほど経験の浅い医師であればあるほど基礎研究に携わらない医師であればあるほど感度/特異度/事前確率/事後確率の話を見て「知ってる知ってる!!試験でやったやつだ!!」と飛びついてしまったわけです。

2020-07-11 03:09:23
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

あまりにも簡単なので素人の食いつきが良い。だからこぞって情報を共有し「普段対立している○○先生と○○先生が同じ事を言っているライバル共闘だから本当だ!」などと物語性が付与され、伝言ゲームでもっともらしい話として伝わっていったのです。いわゆる都市伝説フォークロアですね

2020-07-11 03:10:54
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

私が医療ツイッタラーと揶揄する人達、肩書きだけ見たら確かに凄そうだと思えるようなアカウントが揃いも揃って使い始めたために、あたかも自分たちが知らない真実が伝えられているのだと、その物語性に引っ張られ多くの人が騙されそしてジャーナリストまでが裏取りもせず信じてしまう事態に。

2020-07-11 03:11:37
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

そして科学的根拠を置いてけぼりにしたままPCRは悪い検査とされそれを広める悪いやつらであるマスコミ、野党、WHO、外国、世界を叩く論拠として用いられました。挙げ句の果ては俺たちは優れている世界は遅れているなどとして無力感を打ち消すための優越感に浸っていました

2020-07-11 03:14:10
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

イキリ医師アカウントほど世間で知られていない説明や物語を構築できる、バズる事ができる!とこの説に乗って来ました。心強い味方が沢山いてその時は楽しくてしょうがなかっただろうと言う事は想像だに硬くないです。そして彼らは引っ込みがつかなくなっていったのです

2020-07-11 03:14:57
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

ところが科学的事実の方は揺るぎませんでした。風向きが変わってきます。世界中でPCRの大量検査が始まり、ターゲットとする領域が異なっていたりしますがPCRは理論どおりの結果を出し、少なくとも特異度は100%(perfect)であることは間違いない事が明らかになっていきます。

2020-07-11 03:15:47
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

そう言った科学的事実によってツイッタラー医師会は次第に追い詰められます。彼らは言い逃れのために科学的根拠も無いのに勝手に特異度を99%にしたり99.9%にして弁明を始めました。そして遂に99.99999%とか言い始めたのがこれ。完全に疑似科学ニセ科学です buzzfeed.com/jp/yutochiba/c…?

2020-07-11 03:16:54
リンク BuzzFeed 「あらゆる人に検査を」で得られるのは偽物の安心。PCR検査の特異度が99.9999%でも、議論は変わらない 「真の問題は検査は万能でもなければ、安心のためにするものでもないということです。必要な検査を適切に行うことが重要です」 266 users 2678
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

世界中からデータが集まり出し主張を維持するのに窮すると、何ら科学的事実の裏付けが無いのに勝手に数字を変えたり都合の良さそうな論文の都合の良さそうな部分を見せてくるいわゆるチェリーピックアップをやり始めました。完全に疑似科学の手口です。科学を偽るのは科学に対する冒涜です

2020-07-11 03:17:54
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

特異度が100%になると今までさんざん煽ってきた「検査を増やすと医療崩壊を起こす」みたいな話が全く科学的根拠が無いデタラメになってしまい困るわけです。PCRの事も全く理解していなかったことがバレてしまいます。だから必死に何ら科学的根拠の無い数字でクロス表を作って誤魔化そうとします

2020-07-11 03:19:58
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

全てのデータがオープンアクセスなのにもかかわらず、彼らは自分の手で確かめることをしませんでした。なぜなら分子生物学に疎く何をしていいのかわからなかったからです。ちょっと試薬メーカーに聞けばわかるようなことも彼らは調べませんでした。それ故に科学から乖離していったのです。

2020-07-11 03:21:06
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

さて世界の科学的データからハシゴを外された彼らは自分を省みるのでしょうか?おそらくしないのだと思います。そのままフェードアウトするか、更なる詭弁に移行するかどちらかになるのでしょう。詭弁に詭弁を重ねたらサイエンティストとして終わりです。サイエンスの世界では一生日陰者です。

2020-07-11 03:22:21
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

SNSの怖い所ですが多くの人が言っているからといって、それが正しいとは限らないという事です。医学生であればあるほど経験の浅い医師であればあるほど基礎研究に携わらない医師であればあるほどベイズ推定の話を見て「知ってる試験でやったやつだ!!」と飛びついてしまった。それだけの現象なのです

2020-07-11 03:28:23
研究者「」@1copyからのRT-PCR @uwemon

使われていた数字は何一つ科学的根拠に基づく物ではなく適当に当てはめた架空の数字で、それを根拠に事前確率が低いからPCR検査をしてはいけないという珍説を出してしまいました。これは世界中見渡しても日本のしかも一部のSNSだけでされる主張なのです。

2020-07-11 03:31:05
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コメント

RGB000 @19666_61 2020年7月13日
PCR検査が精度悪くなる原因として言われてるのはPCR検査それ自体じゃなくて検体採取あたりではなかったっけか。chain reactionの精度がいいのはともかくそのへんの議論はしなくて良いの?
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たかつき @taka4tsuki 2020年7月13日
入院患者を検査して陰性だったから退院させたけど治りきってなくて再発したケース(偽陰性)とかなかったっけ? 感度と特異度が共に100%という前提は合っているの?
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ゴリラ・ゴリラ・ゴリラ @5rilla_5rilla_5 2020年7月14日
理論上感度も特異度も100%になるからPCRを盲信してよい、という考えかたが許されるのならば理論上RNAウイルスならなんでも効くはずのアビガンもまた盲信されるべきなのです
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yuyrerewryui @yuyrerewryui 2020年7月26日
2×2の表は事後に集計した時の表であることが根本ですが、最近流行りだした疾患について推測したいのであれば、それこそ推測するしかありません。有病者数も真陽性者数も何もかも。そうでないと新型コロナに対しての感度・特異度も計算できないはずなのです。理論的な数値がいきなり登場すると話が混乱するのでは。。。
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