ROC曲线联合诊断后敏感度提高至80%但特异度降低为51%

0.3确实低了点，最起码要大于0.5，曲线下面积越大，越接近于1，模型的诊断或预测效果越好。

关于是否可以发表大论文，这需要结合具体研究内容和实验设计等多方面因素进行综合考虑，而仅凭一个指标是无法判断的。

ROC曲线联合诊断后敏感度提高至80%，但特异度降低为51%的情况，可以说明该模型对阳性样本的诊断效果有所提高，但同时也增加了误诊的可能性，因为模型对阴性样本的辨别能力降低了。

至于准确度，它可以用敏感性和特异性的加权平均值来计算，或者用混淆矩阵计算。而准确度不能简单地用敏感性加特异性减一来计算，因为它无法反映样本分布的不平衡性。

总之，在评估模型的性能时，需要综合考虑多个指标，如敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值等，才能全面地评估模型的可靠性和应用价值。

如果是0.3的模型是不建议用的，可以用roc选择一个敏感度和特异度都相对较高的模型

ROC曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。横坐标X轴为 1 – 特异性，也称为假阳性率（误报率），X轴越接近零准确率越高；纵坐标Y轴称为敏感度，也称为真阳性率（敏感度），Y轴越大代表准确率越好。

根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。曲线越接近左上角（X越小，Y越大），预测准确率越高。