新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、色々とマスコミでも大騒ぎになっています。その中で、「PCR」というウイルスの有無を調べる検査をするべきかどうかということが多くのメディアで議論の対象になっています。
新型コロナウイルスのPCRを今どの程度行うべきかということの議論に関してはここでは述べません。が、「検査」というのは本来どのような性質を持ったもので、どのように解釈すべきなのかということを知らないと、誤った議論になってしまう危険性があります。
このことを一部のメディアは説明をしてくれてはいますが、やはりなかなか一般の方には理解が難しいのではないでしょうか。
そこで今回は、よりなじみやすい形で説明してみることにチャレンジしてみたいと思いますのでお付き合いください（あくまでここに出している数字は説明のためのものであり、架空の数字になります）。
この考えは今回の新型コロナに限らず、インフルエンザの検査や腫瘍マーカーの検査など、すべての検査に応用ができる知識です。
まず前提として、検査というものは、数値などの連続性のあるものを、一番都合のいいところで区切ってそれより大きい（もしくは小さい）ものを異常としようとするものです。
100％完璧に異常とそうでないものを見分けられる検査は存在しません（高血圧、糖尿病、高コレステロール血症など、人為的に値を区切ることで決める病気は別です）。
そして、陽性者を取り逃さないような設定をすると，陰性者を多く拾ってしまうし、陰性者をなるべく除外できるように設定をすると，陽性者を多く取り逃してしまうという、お互いトレードオフの関係があります。
今回は検査を調査に置き換えて考えてみます。
「1000人の学校の中で読書が好きな人を見つける」調査をしてみましょう。
いろいろな方法が考えられますが、今回は「所有している本の冊数を調べる」という調査方法にしてみましょう。
ここでは「読書が好きな人」が「病気を持っている人」の例え、「所有してる本」が「検査データ」の例えです（決して読書好きが病気だと言っているわけではありません、念のため）。
おそらく本好きな人は本をより多く持っているでしょう。となれば何冊以上持っていたら読書好きの可能性が高いかを決めます。
まずはそのラインを300冊にしてみましょう。結構多い冊数ですよね。読書好きじゃない人を確実に外せる可能性は高まりますが、読書好きの人を見逃す可能性が高くなります。
また10冊にするとどうでしょう。今度は読書好きの人をカウントできる可能性は極端に高まりますが、読書好きじゃない人もカウントしてしまう可能性もが同時に高まります。
ということで、間をとって50冊にするとバランスがよくなりそうなので、ここをボーダーラインとして設定することとしてみましょう。
さて、学校の中で読書が好きな人の割合はそれほど少なくないでしょう。それを60％としてみましょう。
50冊をボーダーラインと置くと、読書好きを70％の割合でカウントでき（感度70％）、読書好きじゃない人を90％の割合でカウントから外せる（特異度90％）とします。
読書好きは600人のうち、50冊の本を持っているのは420人、持っていないのは180人です。また読書好きじゃない400人のうち、50冊持っていないのは360人、50冊以上持っているのが40人です。
すると、50冊以上持っている460人の中で本物の読書好きは420人（正しく選べた率：陽性的中率91.3％）、50冊未満しか持っていない540人の中で本当に読書好きじゃない人は360人（正しく選べた率：陰性的中率66.7％）との結果が出ました。
逆に言うと、読書好きじゃないのに本をいっぱい持っている人（＝病気じゃないのに検査で陽性 → つまり偽陽性）が8.6％、読書好きなのに本をあまり持っていない人（＝病気なのに検査で陰性 → つまり偽陰性）が33.3％いたことになります。
陰性だと読書好きではないというにはやや不安ですが、陽性なら読書好きといえる可能性はまずまず高いとは言えそうです。
ところが、これを「ゴキブリ好きな人を見つけるために、家にいるゴキブリの数を数える」としたらどうでしょう（気分を害した方、すみません・・・）
ゴキブリが好きな人って相当珍しいですよね。家にゴキブリが多くても好きで飼っている人なんてほとんどいないでしょう。でも1％くらいはそのようなマニアがいて、見つけても退治せずに共生している、むしろ集めている（?!）と仮定しましょう。
同様に例えば50匹をボーダーラインとすると、ゴキブリ好きの70％をカウントでき、ゴキブリ嫌いを90％カウントから外すことができるとしましょう（感度70％、特異度90％であり、読書好きを見つける検査と精度は同様です）。
50匹以上家にゴキブリがいる106人中、本当にゴキブリが好きな人はたった7人でした。正解率（陽性的中率）はたった6.6％であり、実に93.4％の人をカウントし間違えました（＝病気じゃないのに検査で陽性 → つまり偽陽性）。一方50匹以下しか家にゴキブリがいない993人のうち99.6％である990人は本当にゴキブリ嫌い（＝陰性的中率99.6％）で、ゴキブリマニアなのにゴキブリが家にあまりいない人（＝病気なのに検査で陰性 → つまり偽陰性）はわずか0.3％です。こちらはとても正確に調べられたようです。
でもやっぱり数字が羅列して難しくなってしまいます・・・
なので、もう少しビジュアルに訴える絵も作ってみました。
というわけで何が言いたいかというと、その集団での有病率が極端に低いとき、つまり検査前から確率が非常に低いと予想されるときは、同じ精度の検査をしても、病気のない人を間違って陽性と出してしまう可能性が極めて高くなるのです。
ですので、その患者さんの検査前に考えられる確率によって検査結果の解釈は変えなければなりません。
例えば新型コロナの話でいえば、武漢、ダイヤモンドプリンセス、今の日本の街中で、PCR検査の考え方、検査の解釈はそれぞれ変えないといけないわけです。今の日本の街中は「ゴキブリマニア発見検査」に近い状況であると考えられ、コロナじゃないのに検査陽性となる人が多く出る危険性があります（もちろんダイヤモンドプリンセス同様、ある町や学校、会社などで特に流行しているなど特定の集団で有病率が変わる場合があれば、それは考慮しなければなりませんし、今後全体の有病率が高くなってくると当然状況は変わってきます）。
またより正しい検査の解釈に近づけるには、対象の人が病気である確率を高めることが出来れば、「ゴキブリマニア発見検査」の例から「読書好き発見検査」の例に近づけることが出来るようになります（これを「検査前確率」を高めるといいます）。
逆に無症状であったり、コロナウイルスとの接点がないなどの状態では「検査前確率」は低くなり、ますます偽陽性が増えてしまいます（裏を返せば、このように検査前確率を低めていけば、検査が陰性と出た場合にコロナではないと言い切ることはしやすくなります）。
この検査前確率を高めたり、低めたりする手法が「問診」であり、「診察」であり、「他の検査」であるというわけです。
検査の解釈は「検査前確率」の高さ、「感度」、「特異度」によって変えなくてはならず、上に書いた通り、いくらかの情報は必ず犠牲になります。犠牲になるはずの情報を取り入れてしまうと、解釈を誤り、かえって混乱を招く可能性をあげさえしてしまうかもしれないというわけです。
長い・・・
やはり私の能力でこれ以上この話をまとめてわかりやすくお伝えするのは難しい・・・ですが、多少の理解にでもつながるきっかけになっていただければ嬉しいです。
（2020.3.13追記 文章、図中に一部誤っている箇所がありました。お詫びして訂正いたします）
