Wykres krzywej ROC (ang. Receiver Operating Curve) jest w praktyce klinicznej narzędziem ułatwiającym wybór wartości progowej testu diagnostycznego, dla którego uzyskujemy optymalne parametry czułości i swoistości
(więcej na temat czułości oraz swoistości testu diagnostycznego znajdą Państwo w rozdziale „Skuteczność testu diagnostycznego”).

 

Krzywa to graficzne przedstawienie zależności pomiędzy odsetkami wyników testu prawdziwie dodatnimi (czułość) oraz odsetkami wyników fałszywie dodatnimi (1-swoistość).

Zwiększenie czułości testu wiąże się ze zmniejszeniem odsetka wyników fałszywie ujemnych, ale jednocześnie
ze zmniejszeniem swoistości (zwiększeniem odsetka wyników fałszywie dodatnich).

Zwiększenie swoistości testu wiąże się ze zmniejszeniem odsetka wyników fałszywie dodatnich, ale jednocześnie ze zmniejszeniem czułości (zwiększeniem odsetka wyników fałszywie ujemnych).

Optymalna wartość progowa wyniku testu (możliwie wysoka czułość testu przy wysokiej swoistości)
to w  większości przypadków wartość najbardziej zbliżona do lewego górnego rogu wykresu (odpowiadającego 100% czułości i swoistości).

Pole powierzchni pod wykresem krzywej ROC – AUC (ang. Area Under Curve), przyjmujące wartości w przedziale od 0 do 1, określa zdolność testu do rozgraniczenia wyników prawidłowych i nieprawidłowych. Im większe jest AUC (im bardziej wklęsła będzie funkcja ROC) tym większa jest moc diagnostyczna testu. Tym samym zdolność rozdzielcza testu jest lepsza.

Większość testów w diagnostyce reprezentuje moc diagnostyczną wyrażająca się wielkościami AUC pomiędzy 0,80 a 0,95.