爱华网晋代干宝在《搜神记》卷二中记载：扶南国国王范寻， 嫉恶如仇，对贪官毫不手软，在实践中摸索出了许多独特的反贪怪招。
比如，他建了一个鳄鱼池，池中的鳄鱼通人性，辨善恶。如果抓到了犯罪嫌疑人，扶南王就命人将嫌疑人扔进鳄鱼池中，凡鳄鱼不吃的，就赦免他。据说还挺准，鳄鱼不吃无罪之人，只吃有罪的。
如果我们给鳄鱼池设一个KPI考核的话，显然就是“不放过一个坏人，也不冤枉一个好人”。
有意思的是，在临床诊断中，有两个指标和这个KPI正好对应。
“不放过一个坏人”很像临床诊断正确性之评价指标中的敏感性(sensitivity)，而“不冤枉一个好人”则似另一指标——特异性(specificity)。
所谓“敏感性”，是指：人有病且被发现疾病的几率（鳄鱼池的恶人被吃掉的几率），计算公式是a/(a+c) ，最佳状况自然是100%；
而“特异性”的概念是：人无病且被诊断无病的几率（鳄鱼池的好人不被吃掉的几率），计算公式：d/(b+d)。
为了帮大家更好地理解，看官请看下表：
其中真正得病的人数为a+c，而只有a个病人的诊断结果为阳性，c个病人虽然有病却漏诊了，a/(a+c)便是该检查的“敏感性”。
另外，该表中有b+d个健康人，但有b个病人被误诊为疾病患者，即可得到该检查的“特异性”为d/(b+d)。
在神话故事里，鳄鱼们或许可以做到“决不放过一个坏人，也不冤枉一个好人”， 同时达到完美的敏感性和特异性（100%）。
但现实中，一种检测方法拥有较好的敏感性时，通常也伴有较高的误诊率。为评价一项检测方法，医学上常用ROC曲线（受试者工作特征曲线，Receiver Operating Characteristiccurve），它是以假阳性率（1-特异性）为横轴，敏感性为纵轴绘制而成的曲线。
通过ROC曲线，很容易就能选出最佳的诊断阈值，曲线越靠近左上角，试验的敏感性和特异性越好，其准确性就越高。
ROC曲线下面积值（AUC）可理解为所有特异性下的平均敏感性，一般在0.5到1之间，可用来综合评价诊断的准确性。AUC越接近1，说明其准确性越高。
实际临床检测中，良好的敏感性和特异性只是应用某诊断方法的一部分考虑。以肺癌诊断为例，目前病理切片检测是确诊肺癌的唯一手段，但由于诊断带来的创伤较大，并不是病人的首选诊断，也无法作为筛查手段。拍摄CT影像或支气管镜检查虽然没有和病理检测一致的准确性，却由于简单且损伤较小或无损伤而先于病理检验进行。
近年来，肿瘤诊断新技术层出不穷：肿瘤标志物检测、血液检测、液体活检……，医学工作者一直致力于寻找简便可靠创伤又小的诊断方法。
在人类现有实践中，无论是司法还是医药领域，要求完美的敏感性和特异性还不现实。我们能做到的是通过苦练内功，打造新装备，公平公开地与现有手段打擂台，向“神鳄”的水平逼近。
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