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1、临床决策支持理论与方法,中国医学科学院医学信息研究所,教学目标,2,3,教学内容,临床决策理论方法,4,什么是临床决策？,5,临床决策临床数据不完整治疗结果不确定,1岳超源.决策理论与方法M.北京:科学出版社,2003.2 Shortliffe EH, Cimino JJ(著),罗述谦(主译).生物医学信息学（第3版）M.北京:科学出版社,2011.,医疗卫生人员常常面临困难的选择,决策进行选择的行动或行动的结果。作决策（decision making）即制定决策的过程。,6,6,信息,诊断,治疗,数据,临床医生主要面临哪些决策？,诊断决策：当患者可能患有某病时，选择什么检验检查来确诊或排除该
2、病？当检验结果呈阳性或阴性时，是否能确诊或排除某疾病？,治疗决策：当治疗结果不确定时，如何选择治疗方案？,观察,决策,计划,病人,拥有足够的知识充分的病人资料,7,为什么需要计算机辅助？,可作出正确的判断不需要计算机辅助,需要计算机辅助的情况人有时会犯错误或失误（复杂病例和常见病例都会出错）临床医生的知识更新无法与急剧增长的医学知识同步对大批量的常规决策工作，自动化决策效率更高（如心电图分析）医疗卫生机构可能要求一些临床项目既提高医疗质量，又降低费用,8,正向关系：疾病症状,反向关系：症状疾病,科学研究临床观察,诊断决策,机器学习,决策模型机器推理,特征选择,人类学习与机器学习,特征：体征、症
3、状、测量值和诊断检验结果的统称。分类：根据对象的特征，将对象归为不同的类。 如把具有某些特征的患者归为“患有某种疾病”。,分类,指导性学习,9,人类学习与机器学习,病人1疾病A,特征1特征2特征3特征4,病人2疾病B,特征4特征5特征6,特征排序,训练集或学习集,疾病A,特征1特征3特征2特征4,疾病B,特征5特征6特征4,统计学方法等,知道每个病人的疾病、健康状态及特征,选出各种疾病的最佳判别特征,非指导性学习,10,人类学习与机器学习,病人1,特征1特征2特征3特征4,病人2,特征4特征5特征6,聚类,训练集或学习集,疾病A病人1,3,特征1特征3特征2特征4,疾病B病人2,特征5特征6,
4、病人3,特征1特征3特征4,不知道什么疾病属于什么病人,发现哪些特征能最好地代表各种不同疾病,11,诊断过程,面诊、体检,患某病的可能性有多大，即先验概率或验前概率？,经验或文献,收集更多信息，降低不确定性。选择哪种检查，敏感度、特异度？,患该病的可能性有多大，即后验概率或验后概率？,检查结果,12,决策支持模型,1 J.H.van Bemmel, M.A. Musen(主编),包含飞,郑学侃（主译）.医学信息学M.上海:上海科学 技术出版社,2002,13,诊断依据患某种疾病的可能性,描述词汇,很可能,医生使用的描述词汇与对应的概率,可能,不太可能,高概率,低概率,概率,0.0 0.1 0.
5、2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0,1 Shortliffe EH, Cimino JJ(著),罗述谦(主译).生物医学信息学（第3版）M.北京:科学出版社,2011.,定量决策方法临床概率估计,概率（p）：把医生对某事件发生的可能性的意见表示为01的一个数字。PA：事件A发生的概率PA-或P-A ：事件A不发生的概率PA =1：事件A必然发生PA =0：事件A不可能发生PA+ PA-=1PA，B或PA&B ：事件A和B同时发生的概率A和B为独立事件：一个事件出现的概率不影响另一个事件出现的概率，则PA，B= PA PBPA|B：已知事件B发生，事件A发生的概率
6、，即B发生的条件下A的概率。,14,临床概率估计,例：腿肿的患者中有30%有血栓，则 P血栓|腿肿=0.3,15,患病可能性定量指标患病概率验前概率：又称前验概率，是指经过面诊和体检，在得到更多信息之前估计出的概率。验后概率：又称后验概率，是指经过检验或其它方式获取新的信息，对验前概率进行修正而得到的概率。,临床概率估计,主观概率估计启发式认知经验法则,16,估计验前概率的方法,可用性：我们对一个事件概率的估计依赖于我们记起相似事件的难易,A能够代表B或与B相似的程度,例：腿肿的患者属于患有血栓的患者的概率有多大？,代表性：客体A属于客体B的概率有多大？,锚定和调整：医生对概率作一个初步判断（
7、锚定），然后依据进一步的信息调整这个估计。,客观概率估计利用群体或群体的某一亚组中某疾病的患病率或临床预测结果临床预测规则：对从对有某种特定诊断问题的患者的系统研究发展而来，定义了医生如何综合使用临床现象来估计患病概率。,17,估计验前概率的方法,例：56岁的Troy女士，4个月前心脏病发作，心率异常，在很差的医疗条件下，正准备做择期手术。Troy女士会得心脏病并发症的概率是多少？,依据降低不确定性的程度,18,选择检验,1 Shortliffe EH, Cimino JJ.Biomedical Informatics(Third Edition)M.Springer,2006.,检验结果异常
8、的判定,19,检验结果的22列联表,健康人和患病个体检验结果的分布,真阳性（TP）：患有该疾病的患者得到阳性检验结果真阴性（TN）：未患该疾病的患者得到阴性检验结果假阳性（FP）：未患该疾病的患者得到阳性检验结果假阴性（FN）：患有该疾病的患者得到阴性检验结果,选择检验,20,一致性,不一致性,选择检验,检验性能的度量ROC曲线,21,特异度 敏感度,敏感度 特异度,疾病不严重治疗危险,疾病严重治疗可行,受试者工作特征（ROC）曲线,ROC曲线越靠近左上方，检验的分辨能力越好,选择检验,22,计算验后概率的定量方法,阳性检验的贝叶斯定理,23,计算验后概率的定量方法,阴性检验的贝叶斯定理,贝叶
9、斯定理的含义疾病的验后概率随验前概率的增加而增加验前概率低，阳性检验结果影响大，阴性检验结果影响小验前概率高，阳性检验结果影响小，阴性检验结果影响大,24,计算验后概率的定量方法,1 Shortliffe EH, Cimino JJ.Biomedical Informatics(Third Edition)M.Springer,2006.,25,贝叶斯定理的含义,计算验后概率的定量方法,检验的敏感度和特异度对验后概率的影响,(a)：敏感度=0.90，特异度分别取0.80，0.90，0.98(b)：特异度=0.90敏感度分别取0.80，0.90，0.98,1 Shortliffe EH, Cim
10、ino JJ.Biomedical Informatics(Third Edition)M.Springer,2006.,为什么需要鉴别诊断？同一特征可能属于不同的疾病，即不同疾病都具有该特征,26,单一特征的鉴别诊断,所有相关疾病发生的概率之和为1,特征R出现的概率等于其在不同疾病条件下出现的概率之和,模式识别把一个对象集合分成许多不同类的应用技术利用同类事物的相似性和异类事物的差异性,27,多特征诊断决策方法,学 科,对 象,目 的,细胞学遗传学心脏病学神经病学药理学诊断学,细胞染色体心电图脑电图药物疾病,识别癌细胞核型分析诊断心电图神经疾病识别药物治疗监测计算机辅助决策,模式识别技术在医
11、学各学科中的应用,句法模式识别统计学模式识别,28,多特征诊断决策方法,已知：类别与特征任务：将新对象归类,指导性模式识别,对象-聚群距离聚群-聚群距离,非指导性模式识别（聚类）,已知：特征不知：类别任务：将对象分类,指导性模式识别通过特征在不同类之间的统计分布差异来识别类理想的（不交叠的）特征分布往往并不存在利用多维的非理想特征提高总判别力特征向量：对象的特征集合，如对象A具有特征a，b，c，则对象A的特征向量为A=a,b,c, a，b，c， 为该特征向量的分量类的识别：基于类的向量分量的均值、标准差及分量之间的相关性,29,多特征诊断决策方法,学习阶段：,测试阶段：,特征抽取,再分类,已知
12、类别的对象集,建立分类规则,与已知类别比较,指导性模式识别最近相邻法则不估计类的条件概率，直接得到验后概率没有真正的学习阶段，学习集的所有对象均与其类成员关一起保存缺点：需要极大的数据集，长时间的运算，且与特征值大小有关,30,多特征诊断决策方法,1-最近相邻法则：找出一个最近相邻的对象，新对象归到该最近相邻对象所在类q-最近相邻法则：找出q个最近相邻的对象，这q个最近相邻对象中大多数属于哪一类，新对象就归入该类,二维的最近相邻法则图示,非指导性模式识别,31,多特征诊断决策方法,31,1 Shortliffe EH, Cimino JJ(著),罗述谦(主译).生物医学信息学（第3版）M.北京
13、:科学出版社,2011.,对象-聚群距离：基于点与聚群之间距离的测量K-means聚类：,K-means聚类算法图示,确定分几类K=?,重新计算每个聚群的中心,随机选K个种子点（初始聚群的中心）,计算每个对象到聚群中心的距离,将每个对象归到离它最近的聚群,32,非指导性模式识别,聚群-聚群距离：基于聚群与聚群之间距离的测量 假设有N个对象，难点是选择聚群数量C（1CN）聚集式,开始：每一个对象为一个聚群,最相近的两个聚群合并为一个新聚群,分裂式,开始：所有对象属于同一个聚群,一个聚群分裂成两个,聚集式聚类结果,可用系统树图表示聚类过程,聚类过程的系统树图,多特征诊断决策方法,33,定性诊断决策
14、方法,三种策略,同时应用所有微决策,顺序应用微决策,以条件行动规则运用微决策,决策表（真值表）,流程图（决策树）,规则推理法,定性方法：一般缺乏形式化的数学基础，可能是受人类推理的启发，也可能是人类推理的感知。启发式方法：借助于符号模型进行逻辑推理而解决问题的办法。,34,定性诊断决策方法,35,定性诊断决策方法,心律失常诊断的真值表,T：真（True） F：假（False） d：无关,流程图用结构的方法显示每一条规则按顺序过程作估计,36,定性诊断决策方法,菱形：基本决策单元，上方为输入，下方为输出输入：与前一个基本决策单元相连接输出：只能为真或假,优点：不需要处理所有输入的组合，比真值表效
15、率高缺点：决策过程刻板，难以回头；模型训练难,非参数分区算法（NPPA）：类似于按照特征的判别力对特征进行排序，有助于借助学习集构建流程图,37,定性诊断决策方法,38,治疗方案选择依据患者的理想健康状态,临床治疗决策,健康效用（health utility）,定量度量,生命的长度：生存时间生命的质量：良好健康状态 要冒的风险：手术风险、药物副作用等,质量修正生命年（QALY）：良好健康状态的存活时间。在医学决策分析和卫生政策的制定中被普遍用作健康效用（价值）的度量。,39,期望值决策创建决策树设计决策问题、分配概率、度量结果计算每种备选决策的期望值选择期望值最高的备选决策用敏感度分析检验分析的结论,临床治疗决策,4个步骤,40,临床治疗决策,治疗结果的不确定性,Dandy的肺病可能使他下不了手术台,手术不一定能把运动能力恢复到Dandy所需要的程度,
