贝叶斯公式在医学诊断中的应用课件.ppt

贝叶斯公式在医学诊断中的应用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.定义设A1,A2,…,An为样本空间Ω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二、贝叶斯法在医学诊断中的应用（一）贝叶斯公式（二）先验概率对诊断的影响（三）多个试验联合应用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?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％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：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：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参考资料：北京大学学报(医学版)Vo1．42No．3Jun．2010《贝叶斯法在医学诊断中的应用》李凯(北京大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学系，北京100191)百度文库谢谢观赏