贝叶斯公式在医学诊断中的应用

贝叶斯公式在医学诊疗中应用二连二排九班联合制作 监制： 幻灯： TEL： QQ：贝叶斯公式在医学诊断中的应用第1页

贝叶斯公式最早发表于1763年,当初贝叶斯已经逝世,其结果没有受到应有重视.

现在,贝叶斯公式以及依据它发展起来贝叶斯统计已成为机器学习、人工智能、知识发觉等领域主要工具.以后,人们才逐步认识到了这个著名概率公式主要性.ThomasBayes(1702-1761)贝叶斯公式在医学诊断中的应用第2页

定义设A1,A2,…,An为样本空间Ω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已发生条件下,寻找造成B发生每个原因概率.(ThedefinitionofBayes’formula)(ThedefinitionofBayes’formula)贝叶斯公式在医学诊断中的应用第3页 贝叶斯法依据诊疗试验灵敏度、特异度、患病时各征象出现情况(条件概率),结合各种疾病在人群中百分比(先验概率),推算出患各种疾病概率(后验概率),其算法可为个体诊疗提供依据,其基本思想有利于医学工作者科学地解释试验结果,提升诊疗水平贝叶斯公式在医学诊断中的应用第4页灵敏度(sensitivity)又称为真阳性率,即有病者被试验判为患者概率特异度(specificity)又称为真阴性率,即无病者被试验判为非患者概率一、诊疗试验贝叶斯公式在医学诊断中的应用第5页二、贝叶斯法在医学诊疗中应用（一）贝叶斯公式（二）先验概率对诊疗影响（三）多个试验联合应用贝叶斯公式在医学诊断中的应用第6页（一）贝叶斯公式

定义设D1,D2

,…,Dn为样本空间Ω一个划分,且P(Di)>0(i=1,2,…,n)(ThedefinitionofBayes’formula)D1,D2,…,Dn为一组互不相容事件，它们概率之和为1，可看成需要诊疗一组疾病P(Di)为先验概率 P(T／Di)为条件概率P(Di／T)为后验概率，即:预测值贝叶斯公式在医学诊断中的应用第7页（二）先验概率对诊疗影响普通来说每一个诊疗试验针对某种疾病灵敏度、特异度相对固定,其条件概率不变,患病率高低或疾病组成情况会影响疾病诊断贝叶斯公式在医学诊断中的应用第8页（三）多个试验联合应用临床上及筛检研究中常将多个指标联合应用,以提升诊疗效率贝叶斯公式在医学诊断中的应用第9页如某医院搜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,临床表现以下表。现有一患者肿块表面不整齐,该怎样诊疗?若该病人年纪≥40岁,怎样诊疗?贝叶斯公式在医学诊断中的应用第10页仅以肿块表面不整齐单一指标作为标按时,依据贝叶斯公式计算,该患者患纤维腺瘤可能性为48％,患乳腺病可能性是34％,患乳腺癌可能性仅为18％贝叶斯公式在医学诊断中的应用第11页假如多个(m)指标相互独立，联合应用多个试验后验概率用下式计算:贝叶斯公式在医学诊断中的应用第12页同时应用肿块表面不整齐且年纪>40岁两个指标时后验概率为:多个主要指标联合使用广泛应用于临床诊疗或判别诊疗,是提升诊疗效率有效方法,但应注意各指标间要相互独立贝叶斯公式在医学诊断中的应用第13页贝叶斯分析应用有利于客观准确地权重各种临床信息,更主要地是这种思绪在一定程度上有利于改进医生医学诊疗决议行为贝叶斯公式在医学诊断中的应用第14页参考资料:北京大学学报(医学版)Vo1．42No．3Jun．《贝叶斯法在医学诊疗中应用》李凯