ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ ความไวเป็นสมรรถภาพของการทดสอบในการระบุคนที่มีโรคอย่างถูกต้อง (อัตราผลบวกจริง) เทียบกับความจำเพาะที่เป็นสมรรถภาพในการระบุผู้ที่ไม่มีโรคอย่างถูกต้อง (อัตราผลลบจริง)ถ้ามีผู้ป่วย 100 คนที่ทดสอบ แต่มีเพียง 43 คนที่ได้ผลบวก การทดสอบนี้ก็จะมีความไว 43%ถ้ามีคนปกติ 100 คนที่ทดสอบ แต่มีคน 96 ที่ได้ผลลบ การทดสอบนี้ก็จะมีความจำเพาะ 96%ความไวและความจำเพาะเป็นคุณสมบัติของการทดสอบที่เป็นอิสระจากความชุกของโรค เพราะว่า ค่าของมันเฉพาะกับการทดสอบและไม่ได้ขึ้นอยู่กับความชุกของกลุ่มประชากรที่เป็นประเด็น[8]เทียบกับค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวก (positive predictive value) และค่าทำนายเมื่อผลเป็นลบ (negative predictive value) ซึ่งเป็นค่าที่ขึ้นกับความชุกของกลุ่มประชากรที่ทดสอบ แต่ความจำเพาะและความไวไม่ใช่ค่าเหล่านี้แสดงให้ดูเป็นกราฟในแอปเพล็ตนี้ (Bayesian clinical diagnostic model) ซึ่งแสดงค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวกและเมื่อผลเป็นลบโดยเป็นฟังก์ชันของความชุกของโรค ความไว และความจำเพาะ

สิ่งที่อาจทำให้เข้าใจผิด

มักกล่าวกันว่า การทดสอบที่จำเพาะสูงมีประโยชน์ในการยืนยันว่ามีโรคเมื่อได้ผลบวก และการทดสอบที่ไวสูงในการกันโรคออกเมื่อได้ผลลบ[9][10]มีแม้แต่รหัสช่วยจำ คือ SPIN และ SNOUT ที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง ซึ่งมาจากวลีว่า a highly 'SPecific' test, when Positive, rules IN disease (SP-P-IN) คือ การทดสอบที่จำเพาะสูง เมื่อได้ผลบวก จะยืนยันโรค และจากวลีว่า a highly 'SeNsitive' test, when Negative rules OUT disease (SN-N-OUT) คือ การทดสอบที่ไวสูง เมื่อได้ผลลบ จะกันโรคออกแต่กฎทั้งสองนี้อาจทำให้เข้าใจเหตุผลผิดได้ เพราะว่า กำลังการวินิจฉัยของการทดสอบอย่างใดอย่างหนึ่งจะขึ้นอยู่กับทั้งความไวและความจำเพาะ[11][12][13]