저녁 8시 : 피코라이 한봉을 200ml의 물과 섞어 마십니다. 이후 1시간 이내 1L이상의 물을 마십니다.
저녁10시 : 피코라이 한봉을 200ml의 물과 섞어 마십니다. 이후 1시간 이내 1L이상의 물을 마십니다.
새벽 4시 : 피코라이 한봉을 200ml의 물과 섞어 마십니다. 이후 1시간 이내 1L이상의 물을 마십니다.
얼마전 대장내시경을 받기 위해 전날 해야 했던 일이다.
하루 1L의 물도 마시지 않는 필자에게는 3리터의 물은 3리터의 소주처럼 느껴졌다.
그리고 검사당일.. 침대에 누워 간호사가 바지를 내릴때 느끼는 수치심(?)이란..
블록체인을 이용한 암호화 화폐가 거래되는 현대사회에서 이런 방식의 대장내시경이라니..
이런생각을 하고 있을때 쯤 무척이나 반가운 기사를 보게되었다.
'다양한 체외진단키트 봇물 '
유방암 수술후 예후 진단 항암치료 불필요 환자 걸러
위암 조직 유전자 진단해 맞춤형 항암제 처방 가능
체액으로 대장암 쉽게 진단 대장내시경 불편함 벗어나
소량 혈액으로 20분만에 알레르기 물질 107종 확인
이제 대장내시경은 안녕. 어서와라 진단키트의 시대여~
하지만 문득 최근 읽었던 책 세상에서 가장 재미있는 통계학의 한부분이 떠올랐다.
포브스의 다음 기사를 살펴보자.
대장내시경, 필요한 사람만 하도록
주목해야 할 곳은 기사의 다음 부분이다.
도무지 뭔말인지 감이 잘 안온다. 대략 눈치껏 추정해보면 해당제품을 이용하게 되면 10만명의 13%인 13,000명에게 양성반응이 나오므로 이들만 대장내시경을 받으면 된다는 것 같다.
그리고 진단키트를 사용해도 8%나 13%정도의 오류가 발생할수 있으므로, 정확도는 87%~92%사이 어딘가에 있을 것 같다.
이 또한 반가운 소리가 아닌가?라는 생각이 들지도 모른다.
하지만 반가워 하긴 조금 이르다. 더 자세히 살펴보자.
이런 경우에는 표를 만들어 보는 것이 이해하기 쉽다. 표를 만들기 전에 먼저 위에 나온 내용을 다시 정리해보자.
이를 표로 정리하면 다음과 같다.
필자와 같이 숫자감각이 둔한 사람들을 위해 빈칸에 인원수를 채워 보면 다음과 같다.
아래 합계를 먼저 살펴보면 총 10만명 중 90명은 실제로 환자이며, 99,910명은 환자가 아니다.
오른쪽 합계를 보면 총 10만명 중 13,071명은 진단키트가 환자라고 판단하며, 86,929명은 환자가 아니라고 판단한다.
진단키트가 환자라고 판단한 13,071명 중 진짜 환자는 83명이다.
즉, 진단키트가 환자라고 판단한 경우, 진짜 환자일 확률은 0.63%이다.('정확도'라고 해두자)
생각보다 정확도가 매우 낮지 않은가?
더욱 문제가 될수 있는 부분은 진단키트가 환자가 아니라고 판단한 86,929명 중 7명은 실제 환자이다.
즉, 진단키트가 환자가 아니라고 판단하였는데 환자일 확률은 0.008%이다.('오류율'이라고 해두자)
오류율이 매우 낮아보이는가?
0.008%는 1000명 중 8명에 해당하며, 인구 1,000만명중 8만명에 해당한다.
참고로 전라북도 남원시의 2015년도 인구는 약 8만명이다.
어쩌면 생각보다 낮은 정확도에 실망하였을지도 모른다.
오류율이 매우 낮긴 하지만 우리나라 인구를 고려했을때, 누군가에게는 간과할 수 없는 오류율이다.
역시 대장내시경이 답일까? 그렇다면 대장내시경의 오류율은 얼마일까?
오류율은 찾을수 없었지만 거짓음성비율은 다음과 같다.
http://www.kjfp.or.kr/journal/download_pdf.php?spage=139&volume=3&number=2
필자가 생각했던 것 보다는 높은 거짓음성비율이다. 대장내시경의 거짓양성비율이 매우 낮을 것 이라고 가정하면 대장내시경의 오류율은 약 0.005%정도가 될 것이다.
추가로 대장내시경의 경우 내시경의사의 숙련도에 따라 오류율은 달라질 것이다.
다시 진단키트 시장에서 희망을 찾을 수 있을 것 같다는 생각이 든다.
참고로 역시 상기 논문에서 찾은 연간 조발생률(인구10만명당 발생률)은 다음과 같다.
