@int21h @civio por eso digo que depende de muchos factores (y aquí no hablo de un software de diagnóstico en consulta, sino uno que tenga la población en el móvil, es decir, autodiagnóstico, una diferencia fundamental). Si la prevalencia es muy baja, lo más probable es que un positivo sea falso, con lo cual conviene mover el umbral para reducir estos. Mi razonamiento tiene que ver también con lo que hay que detectar. Si te has encontrado un lunar, puedes vigilarlo. Si el software es mínimamente apañado, debería no solo identificarlo, sino detectar si cambia de forma o tamaño entre medidas y además proporcionar ejemplos de lunar anómalo al usuarie.
En esta situación, sería más aconsejable una buena especificidad. Que quien tenga un lunar claramente tipo melanoma se lo identifique y a los dudosos les ayude a hacer seguimiento. Si un sistema de autodiagnóstico tiene una baja especificidad (por subirle la sensibilidad), tendremos las consultas llenas de gente pudiendo revisión de lunares inocuos.
Y aquí está el punto de conexión con la noticia original: si, a pesar de toda la IA que dices que lleva, ti software tiene un poder de discriminación que es una kk, en cuando muevas el punto de corte para incrementar sensibilidad o especificidad, el otro indicador te va a bajar un montón. Pues crea un software con un buen poder de discriminación y así podrás tener los dos indicadores a un nivel bien alto.