COVID-19 PCR検査数評価サイト

新型コロナウイルスでよく耳にするPCR検査数を評価するサイトです。

PCR検査の感度、特異度と検査対象の人数、想定される感染率を入力すると偽陽性になる人数などを計算できます。

実際に数字を入れてみて、手あたり次第に検査すると、どれだけ偽陽性(本当は感染してないのに陽性判定)が増えるかなど調べてみることが出来ます。


感度(%)
特異度(%)
検査数
感染率(%)
実際の人数
感染者 非感染者
検査
結果
陽性
陰性

陽性判定率
陽性的中率

初期値は2020/3/18現在の日本のデータです。

ちなみに韓国の2020/3/8時点でのデータは検査数:210000, 感染率:3.08です。感度と特異度は分かりませんが日本と同程度と想像してます。

感染率は検査対象の中で真の感染者がいる確率なのでご注意下さい。国民全体での感染率ではありません。それは誰も分からないと思います。


試しにソフトバンクの孫さんがやろうとした簡易PCR検査で計算する場合は感度:60, 特異度:98, 検査数:1000000, 感染率:0.005を入力してみて下さい。

この数字の根拠はこちらのサイトを参考にさせてもらってます。

いたずらに検査数を増やしても、陽性的中率が低いと偽陽性が増え過ぎることが理解できるかと思います。

また現在のPCR検査は職人による手作業らしく、おいそれと増やせない事情があるようです。検査技師の方は大変みたいです


色々な情報を収集し、細心の注意をはらってこのサイトを作りましたが、作者はただのソフトウェア開発者です。

なので、この計算結果に100%の信頼を置くのはお勧めできません。一番信頼すべきは本物の専門家の意見だと思います。

間違いがありましたら修正しますので、下部のリンクからご連絡下さい。



計算式はこちらです


感度(%)
特異度(%)
検査数
感染率(%)
実際の人数
感染者 非感染者
検査
結果
陽性 真の陽性 a
=P*S/100
偽陽性 c
=N-d
陰性 偽陰性 b
=P-a
真の陰性 d
=N*D/100
P=T*I/100 N=T-P

陽性判定率 (a+c)/(a+b+c+d)
陽性的中率 a/(a+c)