Klinik çalışmalarda, çeşitli tanı yöntemleri ve laboratuvar testlerinin sonuçlarına dayanarak hasta ve sağlıklı bireylerin ayrımının yapılması amaçlanabilir. Bu durumda bir testin/yöntemin, hasta bireyleri sağlıklılardan ne kadar doğrulukla ayırt edebildiğinin bilinmesi çok önemlidir. Tıbbi karar verme sürecinde, testin ayırt ediciliğini belirlemek ve tanı koyabilmek için optimal kesim noktasının belirlenmesi gerekir. Bunun için kullanılan yöntemlerden biri de işlem karakteristik (Receiver Operating Characteristic [ROC] curve) eğrisi yöntemidir. Anabilim dalımız tarafından geliştirilen web-tabanlı “DTROC: Tanı Testleri ve ROC Analizi Yazılımı”, bir test için ROC eğrilerini oluşturur, eğri altındaki alan (AUC) ve AUC değerleri için güven aralıklarını hesaplar. Aynı zamanda bu yazılım bir tanı testine/yöntemine ilişkin ölçütlerden; prevalans, gerçek prevalans, duyarlılık, seçicilik, tanısal doğruluk oranı, tanı için gerekli kişi sayısı, youden indeksi, pozitif tahmin değeri, negative tahmin değeri, pozitif olabilirlik oranı ve negatif tahmin olabilirlik oranı ile bu ölçütlere ilişkin belirlenen yüzdelikler için güven aralıklarını da hesaplamaktadır.