无差异曲线（ROC曲线）是指以敏感性（true positive rate）为纵坐标、1-特异性（false positive rate）为横坐标作图，ROC曲线下面积（AUC）的大小反映了区分两类结果的准确性。ROC曲线在医学研究中起到了非常重要的作用。下面，就让我们一起来看看ROC曲线在医学领域中的应用吧！
什么是无差异曲线？
在统计学中，一个二分类模型的预测结果可以是真阳性、假阳性、真阴性、假阴性四种结果。敏感性（true positive rate）是指预测为阳性的样本中实际为阳性的比率，而特异性（true negative rate）是指预测为阴性的样本中实际为阴性的比率。ROC曲线就是以算法所推断结果为横轴，另一条轴则用实际情况标准值得出。图像的下方显示的是假阳性率，而侧方显示的则是真阳性率。ROC曲线下面积（AUC）则反映了分类器对正样本排在负样本前面的程度，用来评价分类器对样本的排序能力。ROC曲线下方的面积，数值为0.5至1之间。ROC曲线越接近左上角，分类器的性能就越好。
在医学研究中有什么作用？
ROC曲线的主要作用是用于评价分类器的优劣，可以评价分类器对样本的排序能力，实现是否出现过拟合的可能。一个超过随机分类器的ROC曲线是一条凸向左上角的条形。在许多医学领域，如感染疾病诊断、胃肠道肿瘤检测等方面，ROC曲线被广泛应用。ROC曲线在选择最优阈值、判定临界值等方面，可以提供重要的参考。ROC曲线对于统计学家和数据分析人员来说是一种重要的工具，对提高研究工作质量具有重要的参考价值。