🧬 贝叶斯医学检测计算器
检测结果有问题时,真正患病的概率是多少?
选择常见疾病案例或手动输入数据进行计算
常见疾病案例库
HIV检测
低流行地区筛查
HIV检测
高流行地区筛查
前列腺癌PSA
社区筛查
乳腺癌筛查
乳腺X光摄影
糖尿病筛查
HbA1c检测
COVID-19
快速抗原检测
甲状腺功能
TSH筛查
乙肝筛查
HBsAg检测
患病率
人群中患病的比例,输入0-1之间的小数(如0.01表示1%)
假阳性率 (对应特异性)
没病却被检测出有问题的概率
假阴性率 (对应灵敏度)
有病却没有被检测出的概率
💡 计算可能真的有病的概率
检测有问题时,真正患病的概率为:
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💬 建议:
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📌 案例说明:
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计算公式:
P(患病|阳性) = (灵敏度 × 患病率) / [(灵敏度 × 患病率) + (假阳性率 × 未患病率)]
其中: 灵敏度 = 1 - 假阴性率