贝叶斯公式在医学诊断中的应用.ppt

1、a,1,贝叶斯公式在医学诊断中的应用,二连二排九班联合制作 监 制： 幻 灯： T E L： Q Q：,a,2,贝叶斯公式最早发表于1763年, 当时贝叶斯已经去世, 其结果没有受到应有的重视.,现在, 贝叶斯公式以及根据它发展起来的贝叶斯统计已成为机器学习、人工智能、知识发现等领域的重要工具.,后来, 人们才逐渐认识到了这个著名概率公式的重要性.,a,3,定义 设A1, A2, , An为样本空间的一个划分, 且P(Ai)0 (i=1,2,n), 则对于任何一事件 B ( P(B)0), 有,该公式是在观察到事件B已发生的条件下, 寻找导致B发生的每个原因的概率.,(The definiti

2、on of Bayes formula),(The definition of Bayes formula),a,4,贝叶斯法根据诊断试验的灵敏度、特异度、患病时各 征象出现的情况(条件概率)，结合各种疾病在人群中的比例 (先验概率)，推算出患各种疾病的概率(后验概率)，其算法可 为个体诊断提供依据，其基本思想有助于医学工作者科学地 解释试验结果，提高诊断水平,a,5,灵敏度(sensitivity)又称为真阳性率，即有病者被试验判为患者的概率 特异度(specificity)又称为真阴性率，即无病者被试验判为非患者的概率,一、诊断试验,a,6,二、贝叶斯法在医学诊断中的应用,（一）贝叶斯公式

3、 （二）先验概率对诊断的影响 （三）多个试验联合应用,a,7,（一）贝叶斯公式,定义 设D1, D2 , Dn为样本空间的一个划分, 且P( Di )0 (i=1,2,n),(The definition of Bayes formula),D1, D2 , Dn 为一组互不相容事件，它们的概率之和为1，可看成需要诊断的一组疾病 P(Di )为先验概率 P(TDi )为条件概率 P(Di T)为后验概率，即：预测值,a,8,（二）先验概率对诊断的影响,一般来说每一种诊断试验针对某种疾病的灵敏度、特异度相对固 定，其条件概率不变，患病率的高低或疾病构成情况会影响疾病的诊 断,a,9,（三）多个试

4、验联合应用,临床上及筛检研究中常将多个指标联合应用， 以提高诊断的效率,a,10,如某医院收集一年该院乳腺肿块病例，其中纤维腺瘤240例、乳腺 病160例、乳腺癌50例，临床表现如下表。现有一患者肿块表面不 整齐，该如何诊断?若该病人年龄40岁，如何诊断?,a,11,仅以肿块表面不整齐单一指标作为标准时，根据贝叶斯公式 计算，该患者患纤维腺瘤的可能性为48 ，患乳腺病的可能 性是34 ，患乳腺癌可能性仅为18,a,12,如果多个(m)指标相互独立，联合应用多个试验的后验 概率用下式计算：,a,13,同时应用肿块表面不整齐且年龄40岁两个指标时 后验概率为：,多个重要指标的联合使用广泛应用于临床诊断或鉴别诊断，是提高诊断效率的有效方法，但应注意各指标间要相互独立,a,14,贝叶斯分析的应用有助于客观准确地权重各种临床信 息，更重要地是这种思路在一定程度上有助于改进医 生的医学诊断决策行为,a,15,参考资料： 北京大学学报( 医学版 )Vo142 No3 Jun