有人说，兼用抗原检测是因为成本低速度快。但是其敏感性或准确性不如核酸检测，所以可以用于初步检测，最终确认还需要核酸检测。
我以为这里存在几个误区需要纠正：
核酸检测特异性高， 并不是敏感性高。
可信不可信要分阳性和阴性， 不能简单说核酸更可信。
3. 可能抗原检测的阴性更可信。
特异性高是说误报率低；而敏感性高是说漏报率低。
表1 医学检验的敏感性和不特异性构成Shannon信道P(e|h)
Table 2 The sensitivity and Specificity of Medical Tests Form a Shannon’s Channel P(e|h)
阴性 e0 | 阳性 e1 | |
有病h1 | P(e0|h1)=1-敏感性 =漏报率 | P(e1|h1)=敏感性 |
无病h0 | P(e0|h0)=特异性 | P(e1|h0)=1-特异性=误报率 |
核酸检测的特异性接近1（其阳性很可信），但是其敏感性大概在0.5-0.7之间（据以前报道）， 也就是说漏报率30%-50%，其阴性不太可信。现在核酸检测的敏感性升高到多少，我不太清楚， 但是估计不会太高。因为漏报还是很多，所以要重复检测。
抗原检测的敏感性可能更高。因为“国家已经批准的抗原检测试剂的敏感性在75%-98%，特异性在95%-99%之间。”
两者比较：
特异性 ————敏感性
核酸————1————0.5-0.7
抗原———0.95-0.99——0.75-0.98
图1 两种检测比较（核酸阳性无反例，而抗原阴性反例少）
可见，抗原检测敏感性更高，漏报率更低，对于阴性判断，抗原检测更可信。可以说，抗原就是低成本CT。另一方面，其特异性小于1，误报率在5%-1%。由于没感染人口基数大，即使1%，也是很大的数字，所以总体准确率不高。另外，误报太多，会带来资源浪费。所以也不能仅仅依靠抗原检测。
但是， 也不能仅仅依靠核酸检测！因为漏报带来的风险也很大。避免漏报的流行办法是重复测试。如果使用抗原检测，就可以减少重复次数。特别是， 如果抗原检测的敏感性高到0.98，就不需要重复核酸检测了。
关于核酸检测和CT检测， 我写过计算两者可信度（确证度）的文章，并说明为什么同时需要两者。现在对核酸检测和抗原检测同样适用. 文章见：信道确证和预测确证——从医学检验到乌鸦悖论
http://www.survivor99.com/LCG/CM/Raven/index.html
欢迎批评！
补充：一个常见的误区是，以为敏感性就是可信度或准确性。其实敏感性只反映阳性的正例，而可信度主要在于反例是否少，核酸检测的阳性之所以可信，不是因为敏感性高，而是特异性高，阳性的反例比例少，是1-特异性。
附录1：两种确证度（即样本支持的确证度）计算
信道确证度用以评价检测手段的可信度， 和感染的先验概率无关；而预测确证度用以评价预测结果的可信度，和先验概率有关，先验概率越大，则越可信。下面"a->b"表示”若a则b“.
信道阳性确证度b*（阳性->感染）=（正例比例-反例比例）/分子较大者
=[敏感性-（1-特异性）]/分子较大者
=[敏感性-（1-特异性）]/max[敏感性，(1-特异性）]
信道阴性确证度b*(阴性->没感染)=[特异性-（1-敏感性）]/分子较大者
预测阳性确证度c*(阳性->感染）=[阳性且感染比例P(h1,e1)-阳性且未感染比例P(h0,e1)]/分子较大者
预测阴性确证度c*(阴性->没感染)=[阴性且未感染比例P(h0,e0)-阴性且感染比例P(h1,e0)]/分子较大者.
附录2：c*测度可以解决乌鸦悖论（详见：http://www.survivor99.com/LCG/CM/Raven/index.html）
根据经典逻辑：大前提“乌鸦->黑的”等价于”非黑的->非乌鸦“。大量黑乌鸦支持前者，也支持后者；反之依然——比如“白粉笔”支持后者，所以也支持前者。而根据常识， 白粉笔再多， 也确证不了“乌鸦是黑的”。
c*(乌鸦->黑的)=（黑乌鸦数目-非黑乌鸦数目）/分子较大者。
c*测度只和黑白乌鸦数目有关， 和非乌鸦事物——不管黑不黑——无关。经典逻辑中等价关系不能推广到连续值逻辑。
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