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민감도(Sensitivity)와 특이도 (Specificity)
민감도(Sensitivity)와 특이도(Specificity)는 진단 검사의 성능을 평가하는 가장 기본적인 지표입니다. 민감도는 실제 환자를 얼마나 잘 찾아내는지를 의미하고, 특이도는 실제 건강한 사람을 얼마나 잘 구분해내는지를 의미합니다.
검사가 아무리 편리하고 저렴하더라도 환자를 놓치거나 건강한 사람을 환자로 잘못 판단한다면 좋은 검사라고 할 수 없습니다. 민감도와 특이도는 이러한 진단 검사의 정확성을 객관적으로 평가하기 위해 사용됩니다.
진단검사의 4가지 결과
민감도와 특이도를 이해하려면 먼저 검사 결과와 실제 질병 유무를 같이 설명하는 네가지 용어를 알아야 합니다.
- True Positive (TP, 진양성)
- False Negative (FN, 위음성)
- True Negative (TN, 진음성)
- False Positive (FP, 위양성)

| True Positive (TP, 진양성) |
| 🟦 실제로 질병이 있는 사람이 검사에서도 양성으로 나온 경우입니다. 즉, 환자를 정확하게 찾아낸 경우입니다. |
| ex) 코로나19에 감염된 환자가 PCR 검사에서 양성 판정을 받음 (질병이 있는 사람이 검사도 양성으로 나옴) |
| False Negative (FN, 위음성) |
| 🟨 실제로 질병이 있지만 검사에서는 음성으로 나온 경우입니다. 즉, 환자를 놓친 경우입니다. |
| ex) 코로나19에 감염되어 있는데 검사는 음성으로 나옴 (질병이 있는데 검사가 음성으로 나옴) |
| True Negative (TN, 진음성) |
| 🟦 실제로 질병이 없는 사람이 검사에서도 음성으로 나온 경우입니다. 건강한 사람을 정확하게 판정한 경우입니다. |
| ex) 코로나19에 감염되지 않은 사람이 PCR 검사에서 음성 판정을 받음 (건강한 사람이 검사도 음성으로 나옴) |
| False Positive (FP, 위양성) |
| 🟨 실제로는 건강하지만 검사에서는 양성으로 나온 경우입니다. 즉, 건강한 사람을 환자로 잘못 판단한 경우입니다. |
| ex) 코로나19에 감염되지 않았는데 검사 오류로 인해 양성 판정을 받음 (건강한 사람이, 환자가 아닌데도 양성을 받음) |
민감도/ 특이도 계산
민감도와 특이도는 결국 이 네 가지 결과를 이용하여 계산합니다. 따라서 TP, TN, FP, FN의 의미를 이해하면 민감도와 특이도를 쉽게 이해할 수 있습니다.

| 민감도 계산 |
| 🟧 Sensitivity = TP / (TP + FN) |
| 🟧 실제 환자들 중에서 얼마나 많이 찾아냈는지를 의미합니다. = “질환이 있는 걸 있다고 하는 정도” |
| 특이도 계산 |
| 🟥 Specificity = TN / (TN + FP) |
| 🟥 실제 건강한 사람들 중에서 얼마나 많이 음성으로 판정했는지를 의미합니다. = “질환이 없는 걸 없다고 하는 정도” |
민감도 (Sensitivity)
“질병이 있는 사람”을 “있다”고 한다고 능력
민감도는 실제로 질병이 있는 사람들 중에서 검사 결과가 양성으로 나오는 비율입니다. 즉, 환자를 얼마나 잘 놓치지 않는가를 나타냅니다.
쉽게 말하면 “있는 병을 있다고 말하는 능력” 이라고 이해하면 됩니다.

| 정의 |
| 🟦 질병이 있는 사람 중 검사에서 양성으로 판정된 비율 |
| 공식 |
| 🟦 Sensitivity = TP / (TP + FN) |
| 예시 |
| 🟦 실제 환자 100명 중 95명을 환자로 찾아냈다면 민감도는 95%입니다. |
민감도가 중요한 상황
질병을 놓치면 위험한 경우에는 민감도가 높은 검사가 필요합니다.
| 예시 – 환자를 놓치지 않는 것이 중요할 때 |
| – 암 선별검사 |
| – 신생아 선천성 질환 선별검사 |
| – 결핵이나 HIV 같은 감염병 선별검사 |
특이도 (Specificity)
‘질병이 없는 사람’을 ‘없다’고 하는 능력
특이도는 실제로 질병이 없는 사람들 중에서 검사 결과가 음성으로 나오는 비율입니다. 즉, 건강한 사람을 환자로 오진하지 않는 능력을 의미합니다.

| 정의 |
| 🟧 질병이 없는 사람 중 검사에서 음성으로 판정된 비율 |
| 공식 |
| 🟧 Specificity = TN / (TN + FP) |
| 예시 |
| 🟧 건강한 사람 100명 중 90명을 건강하다고 정확히 판정했다면 특이도는 90%입니다. |
특이도가 중요한 상황
잘못 진단되었을 때 큰 비용이나 위험이 발생하는 경우에는 특이도가 높은 검사가 필요합니다.
| 예시 – 잘못된 양성 판정을 줄여야 하는 경우 |
| 🟥 암 확진 검사 |
| 🟥 장기 이식 전 감염 여부 확인 |
| 🟥 고위험 수술 전 확진 검사 |

