卫生信息分析与决策 2【精选】课件.ppt

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1、卫生信息分析与决策-2,王斌,二、卫生信息预测法,信息预测,信息预测就是“鉴往知来”，即以事物过去已知信息的分析结果为依据，参照当前已经出现或正在出现的各种情况，运用情报学的、现代管理的、数学的和统计的方法以及现代信息技术，对事物的未知和未来状态进行科学的预计和推测。,分类,长期、中期和短期预测。准确度：短期最高。直观性、探索性、目标性和反馈性预测。头脑风暴法、特尔菲法和时间序列法等。,头脑风暴法,头脑风暴法（Brain Storming)，也称为专家会议法，是借助于专家的创造性思维来索取未知或未来信息的一种直观预测方法，头脑风暴法一般用于对战略性问题的探索，现在也用于研究产品名称、广告口号、

2、销售方法、产品的多样化研究等，以及需要大量的构思、创意的行业，如广告业。,作用：若干臭皮匠，合成诸葛亮1. 想出许许多多主意，越多越好。2. 获得一长串创造性解决办法，从中选出有价值的方案3. 充分利用所有人的创造力，实现思维共振，克服创造性思考时受到的限制。,与会专家优先考虑学识渊博、思想活跃、思维敏捷、善于联想的人员。参会专家不分职位、级别，一律平等，最好地位相当，以免产生权威效应，影响其他专家创造性思维的发挥。专家人数不宜过多，应尽量适中，人数过多，成本会相应增大，一般5一12人为宜。,特尔菲法,特尔菲法是专家调查法中很重要的一种方法，它是根据经过调查得到的情况，凭借专家的知识和

3、经验，直接或经过简单的推算，对研究对象进行综合分析研究，寻求其特性和发展规律，并进行预测的一种方法。它的最大优点是简便直观，无需建立繁琐的数学模型，而且在缺乏足够统计数据和没有类似历史事件可借鉴的情况下，也能对研究对象的未知或未来的状态作出有效的预测。,特尔菲法的由来,特尔菲法（Delphi)的名称来源于古希腊的一则神话。特尔菲是古希腊的一个地名，德尔菲神庙。里面有一座阿波罗神殿，是众神占卜未来的地方。,特尔菲法最早出现于20世纪50年代末期。当时美国政府组织了一批专家，要求他们站在苏军战略决策者的角度，最优地选择在未来大战中将被轰炸的美国目标，为美军决策人员提供参考。在1964年，美国兰德公

4、司的赫尔姆和戈尔登首次将特尔菲法应用于科技预测中，并发表了长远预测研究报告。此后，特尔菲法便迅速在美国和其他许多国家广泛应用。,该法除用于科技预测外，还广泛用于政策制定、经营预测、方案评估等方面。发展到现在，特尔菲法在信息分析研究中，特别是在预测研究中占有重要的地位。,特尔菲法的特点,特尔菲法有如下三个主要特点：匿名性反馈性统计性,匿名性从事预测的专家彼此互不知道其他有哪些人参加预测，他们是在完全匿名的情况下交流思想的。特尔菲法采取匿名的发函调查的形式，它克服了专家会议调查法易受权威影响，易受会议潮流、气氛影响和其他心理影响的缺点。专家们可以不受任何干扰地独立对调查表所提问题发表自己的意见

5、，而且有充分的时间思考和进行调查研究、查阅资料。匿名性保证了专家意见的充分性和可靠性。,反馈性由于特尔菲法采用匿名形式，专家之间互不接触，仅靠一轮调查，专家意见往往比较分散，不易作出结论，为了使受邀的专家们能够了解每一轮咨询的汇总情况和其他专家的意见，组织者要对每一轮咨询的结果进行整理、分析、综合，并在下一轮咨询中反馈给每个受邀专家，以便专家们根据新的调查表进一步地发表意见。,统计性在应用特尔菲法进行信息分析与预测研究时，对研究课题的评价或预测既不是由信息分析研究人员做出的，也不是由个别专家给出的，而是由一批有关的专家给出的，并对诸多专家的回答必须进行统计学处理。所以，应用特尔菲法所得的结

6、果带有统计学的特征，往往以概率的形式出现，它既反映了专家意见的集中程度，又可以反映专家意见的离散程度。,特尔菲法的实施过程,明确预测目标，制定实施计划选择参加预测的专家编制调查表反馈调查以及专家意见的统计分析与预测,明确预测目标，制定实施计划特尔菲法的预测目标通常是在实践中涌现出来的大家普遍关心且意见分歧较大的课题。此阶段的主要任务是选择和规划预测课题，明确预测项目，并且制定相应的实施计划。,选择参加预测的专家专家应该有代表性专家的人数控制,编制调查表目标途径调查表事件实现时间调查表要求对问题做出一定说明的调查表技术（方案、产品）评价调查表,反馈调查以及专家意见的统计分析与预测经典的特尔菲

7、法一般包括以下四轮的征询调查，且在调查过程中包含着每轮间的反馈：,第一轮（1）由组织者发给专家不带任何附加条件，只提出预测问题的开放式的调查表，请专家围绕预测主题提出预测事件。（2）组织者汇总整理专家调查表，归并同类事件，排除次要事件，用准确术语提出一个预测事件一览表，并作为第二步的调查表发给专家。,第二轮（1）请专家对第一轮提出的每个事件发生的时间、空间、规模大小作出具体预测，并说明事件或迟或早发生的理由。（2）组织者统计处理调查表中的专家意见，统计出专家总体意见的概率分布。,第三轮（1）将第二轮的统计结果连同据此修订了的调查表（包括概率分布或事件发生的中位数和上下四分点）再发给专家，请

8、专家充分陈述理由（尤其是在上下四分点外的专家，应重述自己的理由）并再次做出预测。（2）组织者回收专家们的调查表，与第二论类似地汇总整理、统计分析与预测，形成第四张调查表。,第四轮（1）将第三轮的统计结果连同据此修订了的第四张调查表再发给专家，专家再次评价和权衡，作出新的预测，并在必要时作出详细、充分的论证。（2）组织者依然要将回收的调查表进行汇总整理、统计分析与预测，并寻找出收敛程度较高的专家意见。,注意事项（1）上述四轮调查不是简单的重复，而是一种螺旋上升的过程，每循环和反馈一次，专家都吸收了新的信息，并对预测对象有了更深刻、更全面地认识，预测结果的精确性也逐轮提高。（2）并不是所有被

9、预测的事件都要经过四步。可能有的事件在第二步就达到统一，而不必在第三步中出现。（3）在第四步结束后，专家对各事件的预测也不一定都达到统一。不统一时也可以用中位数和上下四分点来作结论。,中位数、上、下四分位数,当有n个专家时，对某一指标的回答分别为且有,上四分位数为：,下四分位数为：,例如，专家对某一时间事件的应答结果排列如下所示： 1992 1993 1994 1994 1994 1995 1995 1996 1996 1996 1997 2000 2000 2002 2003 中位数，上、下四分位数各是多少？,此预测结果的中位数为1996年，下四分点为1994年，上四分点为1997年。所

10、以，对于这一问题，预测的结果为1996年，有50%的专家认为在19941997年之间。,时间序列法所谓时间序列（time series），就是具有均匀时间间隔的各种社会、自然现象的数量指标依时间次序排列起来的统计数据。时间序列分析法是通过对历史数据变化的分析，来评价事物的现状和估计事物的未来变化。这种方法在科学决策、R&D和市场开拓活动中的许多场合有广泛的应用，如市场行情分析、产品销售预测等。,从回归分析法的角度看，时间序列分析法实际上是一种特殊的回归分析法，因为此时不再考虑事物之间的因果关系或其他相关关系，而仅考虑研究对象与时间之间的相关关系，即将时间作为自变量来看待。,参考书目:1、陆懋祖

11、，高等时间序列经济计量学，上海人民出版社，1999年版； 2、王振龙主编，时间序列分析，中国统计出版社，2000；3、王耀东等编，经济时间序列分析，上海财经大学出版社，1996； 4、马薇，协整理论与应用，南开大学出版社，2004；5、王少平，宏观计量的若干前沿理论与应用，南开大学出版社，2003。,最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。由于掌握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录

12、下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。,历史,时间序列分析奠基人： 20世纪40年代分别由Norbort Wiener 和Andrei Kolemogoner 独立给出的，他们对发展时间序列的参数模型拟和和推断过程作出了贡献，提供了与此相关的重要文献，促进了时间序列分析在工程领域的应用。,时间序列分析在经济领域的应用 20世纪70年代，G.P.Box 和G.M.Jenkins发表专著时间序列分析：预测和控制，使时间序列分析的应用成为可能。现代时间序列分析的发展趋势（1）单位根检验（2）协整检验,2003年度诺贝尔经济学奖的

13、获得者是美国经济学家罗伯特.恩格尔和英国经济学家克莱夫.格兰杰。时间变化的变更率指方差随时间变化而变化的频率，这主要是指恩格尔在1982年发表的条件异方差模型（ARCH），最初主要用于研究英国的通货膨胀问题，后来广泛用作金融分析的高级工具；传统的计量经济学研究中，通常假定经济数据和产生这些数据的随机过程是平稳的。格兰杰的贡献主要是在非平稳过程假定下所进行的严格计量模型的建立。（协整检验）,简单平均法,算术平均法加权算术平均数,增长量模型,几何平均法,平均发展速度G,移动平均法,也可以考虑加权运算,指数平滑法,考虑到时间序列中已有数据对最后预测值的贡献是等比递减一次、二次、三次指数平滑法一次指

14、数平滑法适用于受不规则变动影响，也没有稳定的发展趋势的时间序列。有明显上升或下降趋势的时间序列预测不够准确，需采用二次指数平滑法。,一次指数平滑法,预测值,三、卫生信息综合评价法,评价工作是医院统计分析中的一个重要组成部分，通过对医院工作的评价，可以检查计划执行的情况，比较科室间的工作效率和质量，为医院改革提供信息。由于医院工作具有多系统和多层次的性质，因此，采用多指标综合评价医院工作，才能比较全面地反映医院工作质量。近年来，提出了各式各样的方法，如专家打分法、综合指数法、模糊综合评价、层次分析法、秩合比法等。,（一）秩和比法,作者简介Rank sum ratio, RSR1988年，我国著名

15、统计学家田凤调教授首次提出中国预防医学科学院研究员，中国卫生统计学会顾问委员。代表作：秩和比法及其应用。,经典秩和比法：共八个步骤,1.评价指标的选择对于任何综合评价来说,评价指标的选择都是至关重要的,在RSR 法中也是如此。选择评价指标的原则主要有: 尽量能够全面反映整个事物,尽量选择代表性强的指标。在RSR 法中将评估指标的区分能力分为优、偏优、稍优,不分几等, 我们应尽量使用区分能力分为高优和低优指标,尽量不用不分的指标。,使指标间的相关性尽可能不强,如果指标间具有较强的相关性,会给最后的分析结果带来偏移。在不违反第、条原则的情况下,应不纳入评价系统。如必须选用这些指标，则需要对指标进

16、行加权。,2. 编秩对于评价指标,从评价方向来说,分为高、低指标,前者是取值越大越好,后者反之。所以在遇到低指标时,应该反向编秩。例如，评价预期寿命、受检率、合格率等可视为高优指标；发病率、病死率、超标率为低优指标。在疗效评价中，不变率、微效率等可看作不分高低的指标。指标值相同时应编以平均秩次。,3. RSR 值的计算实际上就是每个地区的平均顺序设有m个指标，对n组数据进行评价，形成n行m列的数据阵，则各行,对一个较简单的评价来说,此时已基本完成了初步的分析。进一步的分析，如果我们不仅想得到直观的印象,还希望知道更为详细的信息,就需要依以下步骤进行。在经典的RSR 法分析中,接下来要进行RS

17、R 分布的确定,分档等工作。,4. RSR的区间估计5. 各组RSR值的比较,6. RSR值的分布由于RSR 法的非参数性,所以求RSR 值的确切分布是困难的。在RSR 法中是通过将RSR 值的累积频率与概率单位进行对应,是RSR 值的分布转化为正态分布而进行的。以RSR 为应变量,概率单位Y 为自变量进行线性回归,得RSR = - 0. 1248 + 0. 1290Y , P = 0. 0001 , R2 = 0.90 ,在经典的RSR 法分析中,认为R2 0. 90 较好,此时的RSR 值已经有较好的正态性,可以接受。,7. 被评价单位的分档在经典的RSR 法分析中,分档是紧接着分布进行的

18、,此时,可按照概率单位Y 进行分档,如表5-2可分为3-、4-5、6-三档。当然,我们还可以采用其他分档方法,如离差法和百分位法分档。,8. 一致性检验一致性检验的方法主要使用等级相关的概念和方法,在RSR 法中使用的是Kendall W和谐(协同) 系数检验。,优点,简便、易用,而且可以和许多其它统计方法联合应用集参数统计与非参数统计于一体，提高统计分析水平对指标的选择性要求不高,缺点,因采用秩次，损失原始数据的定量信息仅能在本次评价内使用RSR值，不能和别的评价相互比较,参考资料：1. 陶庄. 经典秩和比法详解. 数理医药学杂志，2007，20（2）：122-1252. http:/cos

19、.name/old/view.php?tid=11&id=59 统计之都，中国人民大学谢益辉3. 田凤调. 秩和比法及其应用. 北京：中国统计出版社，1993.,秩和比法的实际应用,（二）综合评分法,综合评分法是建立在专家评价方法基础上的一种重要的综合评价方法。首先根据评价目的及评价对象的特征选定必要的评价指标，逐个指标订出评价等级，每个等级的标准用分值表示。然后以适当的方式确定各评价指标的权重，并选定累积总分的方案以及综合评价等级的总分值范围，以此为准则，对评价对象进行分析和评价，以决定优劣取舍。,核心内容1. 评价指标各等级分值的确定方法：专家评分法；离差法；百分位数法。2. 综合

20、评价总分计算法累加法；连乘法；加乘法；加权法。,应用范围药物制作工艺政府采购货物和服务招标采购的评标方法,（三）综合指数法,指数是一种特定的相对数：即某一变量对于某个特定变量值（一个标准数值）的相对数。按所反映的总体范围不同可分为个体指数和总体指数。反映某一事物或现象的动态变化的指数称为个体指数；综合反映多种事物或现象的动态平均变化程度的指数称为总指数，它说明多种不同的事物或现象在不同时间上的总变动，实际上是反映多种不同事物的平均变动的方向和程度的相对数，系一种多因素的指数。,核心思想,例如：假定我们要评价不同时间医院医疗质量，而医疗质量由很多因素影响。单纯各个因素由于单位即量纲的不

21、同，是无法进行直接相加的，如平均日门诊诊疗人次和出院者平均住院日等因素。而综合指数法解决了这个问题，可以把这些因素用数学模型相加，从而反映总因素的情况，即医院医疗质量。,综合指数计算模型,简单叠加模型算术均数模型加权平均模型平方和模型几何均数模型,问题根据某医院1996-2000年医院工作报表资料，如何对医疗质量进行综合评价？,基本步骤选择适当的指标确定权重根据实测数据及其规定标准，综合考察各评价指标，探求综合指数的计算模式计算各年度医疗质量指数合理划分评价等级检验评价模式的可靠性,综合指数的两种功能,综合指数是编制总指数的基本计算形式。一方面，也可以综合观察多个指标同时变动时，对某一现

22、象或结果影响的程度和方向，进而评价其优劣；见上述另一方面，我们可利用综合指数的方法来进行因素分析；当我们可以把某个总量指标分解为两个或多个因素指标时，如果固定其中的一个或几个指标，便可观察出其中某个指标的变动程度。,问题：某医院1987年1季度与1988年1季度的住院业务收入额（X，综合指数）=平均开放床位数（q）*平均床位周转次数（m）*出院者人均费用（p）。编制指数有关资料见下表,某医院两年中第一季度住院收入多因素分析实例,某医院住院收入额多因素分析计算表（1季度）,1 ，说明由于q，m，p的综合变动而引起的X的综合变动，即住院收入1988年1季度比1987年1季度增加了18.44%。2

23、说明在固定m，p的情况下，单纯由q的变动引起的X的变动，即由于平均开放床位数的增加，使得1988年1季度较1987年同期的住院收入增加了0.35%。,3 说明在固定q，p的情形下，单纯由m的变动而引起的X的变动，即由于病床周转次数的下降，使得住院收入减少了6.18%。4，说明在固定q，m的情形下，单纯由p的变动而引起的X的变动，即由于人均费用的增加，使住院收入增加了25.79%。,综合指数的分类,按所反映某现象的性质不同可分为数量指标指数和质量指标指数。前者主要反映现象规模水平的变化；后者主要反映工作质量好坏，管理水平的高低变化。按照事物现象对比时间的不同可分为动态指数与静态指数。前者说明现象

24、在不同时间上的发展变化；后者说明现象在同一时间条件下的对比状况。,Meta 分析,系统综述（systematic review）被公认为客观地评价和综合针对某一特定问题的研究证据的最佳手段。 Meta分析（Meta-analysis）作为系统综述中使用的一种统计方法，过去20年间在医学研究领域也得到了广泛的应用。,Meta-分析是系统评价中一个可选择的部份,系统评价,Meta-分析,简史,系统综述的思想最早可以追溯到17世纪瑞利勋爵（Lord Rayleigh，18421919）最早描述这样一种方法 1898年Gould进一步明确1904年Pearson首次提出数据合并的概念 20世纪2

25、0年代，Fisher介绍了对若干独立试验结果的P值进行合并的方法,1955年,首次对治疗的有效率进行Meta分析的文章发表1976年,英国心理学家Glass首次将合并统计量的文献综合研究称为Meta分析 20世纪70年代, Chalmers医生经过10年的努力，对产科常规使用的226种诊疗方法进行了系统综述，由此开启了循证医学的序幕,定义以综合研究结果为目的，通过查阅文献收集与某一特定问题相关的多个研究并对这些研究的结果所进行的统计分析优点几个、甚至上百个研究者在不同地区进行研究并发表研究结果进行整合后所得到的综合结果（证据）更有说服力,为什么要进行Meta分析,海量信息需要整合避免“只见

26、树木不见森林”克服传统文献综述的缺陷连接新旧知识的桥梁,与传统文献综述的区别,传统文献综述的缺陷主观综合缺乏共同遵守的原则和步骤注重统计学是否“有意义”等价对待每篇文献，无权重定性而非定量,系统综述和Meta分析的功能定量综合提供系统的、可重复的、客观的综合方法通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，提高原结果的统计效能，解决研究结果的不一致性，改善效应估计值回答原各研究未提出的问题,步骤与方法,拟定研究计划收集资料根据入选标准选择合格的研究复习每个研究并进行质量评估提取信息，填写记录表，建立数据库计算各独立研究的效应大小异质性检验敏感性分析总结报告,一、拟定研究计划,明确研究目的提出检验假

27、设特殊注意的亚组确定和选择研究的方法和标准提取和分析资料的方法和标准,二、收集资料,原则多途径、多渠道、最大限度途径利用多途径广泛收集资料多种电子资源数据库参考文献的追溯注意未正式发表“灰色文献”（grey literature）这些文献中可能包含阴性研究结果会议专题论文未发表的学位论文,三、根据入选标准选择合格的研究,检索大量的文献根据入选和排除标准进行仔细的筛选挑出合格的研究进行Meta分析,四、复习每个研究并进行质量评估,方法学质量研究设计和实施过程中避免或减小偏倚的程度精确度（随机误差的程度）一般用可信限的宽度来表示外部真实性研究结果外推的程度,五、提取信息，

28、填写记录表，建立数据库,按事先制定的资料摘录表内容提取相应变量并填表用meta分析软件Meta View或SPSS、SAS、EXCEL等建立数据库注意对计量资料必须注明单位,六、计算各独立研究的效应大小,通常两组间比较时连续变量平均差值率差（rate difference）二分变量比值比（OR）相对危险度（RR）,七、异质性检验（heterogeneity）,重要性 Meta分析重要的环节目的检查各个独立研究的结果是否具有可合并性产生异质性的原因研究设计不同试验条件不同试验所定义的暴露、结局及其测量方法不同协变量的存在注意资料的“可合并性”,八、敏感性分析,九、总

29、结报告,研究结果(线宽表示其95%CI),研究结果点估计值,其大小代表该研究在Meta分析中的权重,无效应线,各个研究合并后的效应估计,),),十、偏倚的检查,漏斗图分析（funnel plots）计算失效安全数（fail-safe number，Nfs）,针灸治疗中风的49个试验的漏斗图分析（Tang TL, 1999）,如果Meta分析中没有偏倚，图形构成一个对称的倒置“漏斗”；如果图形呈现明显的不对称，表明偏倚可能存在(见右图),样本量小的研究结果通常分散在图形底部很宽的范围内,样本量大的研究结果集中在图形上部一个较窄的范围内,医学决策支持系统,决策：DSS定义： DSS（Decisi

30、on Support System）决策支持系统，是在半结构化和非结构化决策活动过程中，通过人机对话，向决策者提供信息，协助决策者发现和分析问题，探索决策方案，评价、预测和选择方案，以提高决策有效性的一种以计算机为手段的信息系统。,20世纪70年代中期首次提出“决策支持系统”。形成了决策支持系统的新学科20世纪70年代末模型库，数据库，人机交互系统智能决策支持系统IDSS群体决策支持系统GDSS,医学决策支持的基本技术,1.概率方法与决策分析2.决策树3.人工智能和专家系统4.神经网络和连接系统,1.概率方法与决策分析1）贝叶斯定理条件概率有时除了要知道事件的概率P(A)外，还需要知道在“事件

32、状S出现的“条件概率”，即某临床症候A的可能性，它可以通过收集足够数量的病例容易地得到。P(Di|S）称为后验概率，表示在患者症状S出现时,患疾病Di的可能性。,对于两个或更多个症状存在的情况，仍可用贝叶斯(Bayes)公式计算。在各个症状彼此独立前提下，则各个症状同时出现的概率是各自单独出现时其概率的乘积。因此假设各症状互相独立，贝叶斯(Bayes)公式可写为：,在运用贝叶斯模型时须要注意的问题模型中j种疾病互斥，先验概率之和要为l(即要构成一个完整的疾病群).先验概率的确定。参考文献报道和历史资料统计频率作为近似估计。条件概率的确定。用于鉴别诊断的症候指标是互相独立无关的。当计算出各后验概

33、率P(Hj|A)后，作为临床判断的依据只有当P(Hj|A)(jl，2，,n)间差距达五倍以上时方可下结论，或是当某一后验概率值达085才下结论。,应用举例如对某地区1207位阑尾炎患者的资料统计为下表。按慢性阑尾炎、急性阑尾炎、阑尾炎穿孔三类统计症候频率(腹痛开始部位、恶心呕吐、大便、体温、体征及体检结果)。若已知慢性阑尾炎H1、急性阑尾炎H2、阑尾炎穿孔H3发生的先验概率分别为：P(H1)0.391 P(H2)0.493 P(H3)0.116现有一阑尾炎患者、开始上腹痛，之后呕吐，腹泻，人院体温37全身腹肌紧张，压痛，WBC(白细胞)数达19350。,显然其症侯为BB13B23B33B42

35、)=32.2%P(H3|B)=67.76%所以：诊断为阑尾炎穿孔（H3).,3、贝叶斯临床决策系统设计实现贝叶斯模型与传统医生诊断的差异贝叶斯条件概率决策诊断模型及最大似然诊断模型使用时必须预先知道所规定的全部征候表现，然后再进行综合分析、判断。临床医师的诊断过程常是根据已掌握的病人的临床表现，结合自己的知识与经验进行分析、判断和逐步问诊、检查后再分析及再判断，直至有足够把握作出结论。贝叶斯逐步问诊模型就是仿效这种过程，进行逐步提问和逐步分析的计量诊断模型。,决策树与决策分析,启发式推理形成树型决策树决策树（decision tree）是一种能够有效地表达复杂决策问题的数学模型,举例：决策树的应用：最可能患胰腺癌者包括40岁以上，中腹部疼痛持续13周的人。假设这类人中胰腺癌的发生率为1.2。如有一种不冒什么风险的早期诊断方法对胰腺癌的检出率为80（敏感度），但对有类似症状的非胰腺癌患者的假阳性率为5，用此法诊断确诊的胰腺癌患者手术死亡率为10，治愈率为45。根据上述疾病概率，诊断概率和死亡、治愈概率，如对1000人进行诊断、治疗，其所获得的益处，是否比不进行诊断检查和手术更大？可以用一个决策树（下图）进行分析比较。,由JC Sisson等人的一个关于胰腺癌的决策树模型,

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