Czułość nie zawsze jest dobrą metryką, ponieważ jest "ślepa" na jedną z klas. Przykładem jest model, który diagnozuje chorobę i zawsze wskazuje, że osoba jest chora. Choć jego czułość wynosi 100%, co oznacza, że poprawnie zdiagnozował wszystkie chore osoby, to jego dokładność wynosi jedynie 50%, co oznacza, że błędnie zaklasyfikował wszystkie zdrowe osoby jako chore.