在医学检测和数据分析中，敏感性（Sensitivity） 和 特异性（Specificity） 是两个核心指标。简单来说，敏感性衡量的是检测出真正“患病”或“异常”的能力，而特异性则是判断未患病者的准确性。两者就像一把双刃剑，需要平衡。

然而，在实际操作中，我们难免会遇到 假阳性 和 假阴性 的问题。假阳性就像误判的“冤假错案”，把健康人判定为患病；而假阴性则让人漏诊，忽视了真正的病患。这两者都会带来不必要的困扰。

为了进一步优化诊断结果，科学家引入了 FDR（错误发现率） 这一概念，它用来评估假阳性占所有阳性结果的比例。降低FDR，意味着更可靠的结论。

💡小贴士：无论是医疗检测还是生活决策，了解这些概念都能帮助我们做出更明智的选择！💪