其他病毒是否會影響愛滋病檢測結果？-內科

廖忠信 醫師回覆-內科

參考羅凱揚/蘇宇暉資料 愛滋檢出陽性，先別慌 ! 談談統計學中的「偽陽性」https://medium.com/marketingdatascience/%E6%84%9B%E6%BB%8B%E6%AA%A2%E5%87%BA%E9%99%BD%E6%80%A7-%E5%85%88%E5%88%A5%E6%85%8C-%E5%85%88%E8%AB%87%E8%AB%87%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8%E4%B8%AD%E7%9A%84-%E5%81%BD%E9%99%BD%E6%80%A7-c2b220eba7cd想像一個情境，您本身不是愛滋病的高危險群，也沒有特異的性傾向，但是在一次車禍事故中，意外受到愛滋的汙染，因此特別跑去做愛滋篩檢。
不過，檢驗出來之後，不幸是陽性（有愛滋病），這時的您會怎麼辦?許多人面對這樣的情境時，會不斷地自我否定，然後非常地驚訝、擔心與恐懼。
然而，從統計學家的角度來思考，您應該暫時先冷靜下來，先到另外一家醫院做另一次的檢測。
因為檢驗出有陽性反應，但實際上真正感染愛滋的機率，其實並沒有您想像的那麼高。
為了說明背後個統計概念，我們先來簡單了解一下，檢驗過程中何謂偽陽性、偽陰性、真陽性率與真陰性率，如圖1所示。
「偽陽性（False Positive）」意指檢驗出實際上並不存在的事。
例如，沒病檢驗成有病（應該是陰性，檢驗呈陽性，就是統計學裡的型一錯誤）；「偽陰性（False Negative）」意指做了檢驗，卻未發現存在的事，例如有病但沒檢驗到（應該是陽性，結果卻呈陰性，這個屬於統計學裡的型二錯誤）。
與偽陽性、偽陰性相關的還有「真陽性率（True Positive Rate）」又稱「靈敏度（Sensitivity）」，意指有病而被檢驗出陽性的機率；「真陰性率（True Negative Rate）」又稱「特異度（Specificity）」，意指沒病而被驗出是陰性的機率。
接著，我們將以上的概念帶入以下可能的情境。
舉例來說，台灣的愛滋盛行率（Prevalence）在約0.2%，而某一檢驗方法的真陽性率為99.7%，真陰性率為99.9%。
那麼到底，在您被驗出有陽性反應，但真正感染愛滋的機率有多高呢?以檢測10萬人為例，因為愛滋盛行率為0.2%，代表每10萬人有200人得到愛滋病。
而檢驗方法的真陽性率為99.7%，代表200位愛滋病患中，會檢驗出199位陽性（200*0.997）；真陰性率為99.9%，代表99,800位非愛滋病患中，會檢驗出99,700位陰性（9980*0.999）。
如圖2所示。
所以，驗出有陽性反應，但真正感染愛滋的機率=得到愛滋病的人數/驗出陽性人數=199/(199+100)=0.67。
0.67或者67%這個數字看起來不低，因為等於三個人中，就會有兩個人被驗出有陽性反應，不過，它與100%或是99%的差距還是頗大。
因此，面對愛滋篩選，只要您不是愛滋的高危險群，如果檢驗出來不幸是陽性，請先不要慌張或者心情不好。
現在，您要做的就是要再跑到另外一家醫院，做另一次篩選，或許就會有好消息出現。