Biomarker Performance — ROC・AUC・カットオフと不確実性
機能 Binary reference labelとcontinuous biomarker scoreを読み込み、empirical ROC/AUC、固定seedの層別bootstrapによるAUC 95% interval、Youden J候補cutoff、confusion matrix、sensitivity、specificity、PPV、NPV、accuracy、Wilson intervalを計算します。 クイックスタート ブラウザですぐ実行するか、リポジトリをダウンロードし、python3 m http.server 8080で起動します。 入力 sample, truth, score列を持つCSV。truthはpositive/negative、case/control、1/0に対応します。 出力 ROC plot、AUC interval、編集可能なthreshold metrics、sample classification、provenance CSV。 科学的方法 Pairwiseconcordance empirical AUC、Youden J、Wilson score interval、固定seedのclassstratified bootstrapを使用します。同一データでcutoffの選択と評価を行うことで生じるoptimismを明示します。 プライバシー すべての計算はローカルで実行されます。機密データを第三者サービスへアップロードしないでください。 制限事項 本ソフトウェアは計算および探索的解析の補助ツールです。個人を診断したり臨床cutoffを選定したりするものではなく、独立した検証、専門家のレビュー、規制上の判断に代わるものではありません。