临床决策支持理论与方法

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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21了解什么是临床决策？为什么需要CDSS？CDSS的发展历程？如何评价CDSS？CDSS的法律与伦理问题？2掌握临床决策的依据？临床决策支持模型？医学知识获取策略？医学知识建模方式？3熟悉什么是CDSS？CDSS的类型？3教学内容临床决策理论方法4诊断决策理论方法1治疗决策理论方法2什么是临床决策？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]ShortliffeEH,Cimi

2、noJJ(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（decisionmaking）即制定决策的过程。基本情况：李某，男，33岁病史：左腿血管中曾有过血栓主诉：近5天左腿疼痛并肿胀。体检结果：左腿无力并肿胀至小腿一半处——可能有深层静脉血栓症的迹象。B超检查：血流异常，但无法判断是否有新的血栓应该按照血栓来治疗李先生吗？66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

3、病时，选择什么检验检查来确诊或排除该病？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：

4、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1

5、0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…………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诊断检验修正概率初步诊断诊断过程面诊、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决策支持模型决策模

6、型定量模型（统计学模型）定性模型（启发式模型）指导性模型非指导性模型神经网络贝叶斯法回归模型马尔科夫模型决策树逻辑推理真值表非参数划分专家系统评论式系统[1]J.H.vanBemmel,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,200213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0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0[1]ShortliffeEH,Cimi

7、noJJ(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0~1的一个数字。P[A]：事件A发生的概率P[A-]或P[-A]：事件A不发生的概率P[A]=1：事件A必然发生P[A]=0：事件A不可能发生P[A]+P[A-]=1P[A，B]或P[A&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P[A，B]=P[A]×P[B]P[A

8、B]：

9、已知事件B发生，事件A发生的概率，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

10、腿肿]=0.315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