（一）概论

临床医生经常为病人的诊断、治疗作出决定。这些临床决定亦即临床决策（clinical decision）。所谓决策（decision making）就是为达到同一目标在众多可以采取的方案中选择最佳方案。在临床处理病人的病情时，由于疾病临床表现复杂多变，诊治方法多种，有些药物还可能产生一些不良反应，患者的心理变化等等，促使医师在考虑上述情况后作出全面和合理的选择。

决策分析的基本步骤有以下四步：

1.供临床选择的治疗方法有时很多，此时要筛除一些“劣”的决策，有利于下一步的分析。

2.确定各决策可能的后果，并设置各种后果发生的概率。

3.确定决策人的偏爱，并对效用赋值。

4.在以下三步基础上去选择决策人最满意的决策，即期望效用最大的决策。

（二）诊断决策树模型

临床决策分析的模型很多，为说明诊断决策问题，在此介绍决策树模型。决策树（de-cision tree）是一种能够有效地表达复杂决策问题的数学模型。

决策树由一些决策点、机会点和决策枝、机会枝组成。一般用圆圈“○”表示机会点，发生的结果不在医师的控制之下；小方框“□”表示决策点，在决策点，医师必须在几种方案中选取一种；决策点相应的分枝称为决策枝；机会点相应的分枝称为机会枝。

下面介绍由Jc Sisson等人的一个关于胰腺癌的决策树模型（图6-4）。

图6－4　对疑似胰腺癌患者的诊断决策树（Lowenthal.1976）

胰腺癌常常难以在疾病的早期作出诊断，当发现时癌肿已有转移，患者多在短期内死亡。最可能患胰腺癌者包括40岁以上，中腹部疼痛持续1～3周的人。假设这类人中胰腺癌的发生率为12％。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（图6-4）进行分析比较。

从以上决策树可见，不作该项检查的死亡者为12例，均为胰腺癌病人。用该项检查手术后死亡12.5人，其中有5例为非胰腺癌病人。而且新的检查使44例非胰腺癌患者的胰腺功能因手术而可能受到损害。因此这项检查对病人是弊大于利，不宜使用。

（三）治疗决策分析

临床上处理病人时，常遇到这样几种情况：①不必作检查，也不必治疗，暂时观察；②先做检查，根据其结果酌情处理；③不用检查，直接给予治疗；④已作各方面检查，但仍难以确诊。对病人是否作进一步治疗，目前往往靠医生的经验。现介绍阈值分析法即用定量分析方法判断治疗与否会更全面和准确。

使用该法的前提是：只考虑一种疾病，病人患有该病或不患该病，虽经各种检查，但目前仍难以确诊；现有一种疗效肯定的治疗方法可供采用。如果不及时治疗，可能有发生并发症的危险，而治疗就肯定会带来好处。阈值分析法原理：如果患者患某病的概率大于治疗阈值，则应给予治疗；如果该病概率小于治疗阈值，则可暂不治疗作进一步检查。

根据可靠的病史资料，诊断检查的准确性，治疗的效果以及检查、治疗的潜在危险性，可以算出两个阈值概率，即检查阈值概率（T₁）和治疗阈值概率（T₂）。

图6-5 阈值概率与决策（麦良寿.1987）

根据病史和一般检查结果估计患病概率P，假如某病人的患病概率P小于T₁则选策略①，暂先观察；P大于T₂则选策略③，直接给予治疗；P介于T₁和T₂之间，则选策略②，先做检查。

根据以往资料得到治疗的效益（B），治疗的危险性（R₂），检查的危险性（R₁），检查的真阳性率（TP），真阴性率（TN），假阳性率（FP）和假阴性率（FN），按下式计算T₁，T₂：

（式6-5）（式6-6）

例：男性患者，60岁，上腹部疼痛，呕血，上消化道钡餐检查提示胃大弯有一个2cm大小溃疡。面对患者，医师需作临床决策，即：

下一步处理是胃镜检查，还是剖腹探查术，或者两者均无必要？结合病史及钡餐检查结果，再根据以往的经验，胃镜科医生与放射科医生认为患者胃癌的概率约0.1。另外，年龄60岁其剖腹探查术死亡率（R₂）为2％。早期手术的效益（B）为生存率提高33％，胃镜检查死亡率（R₁）约0.005％，真阳性TP为96％，假阳性FP为2％。即已知B=0.33，R₁=0.00005，R₂=0.02，TP=0.96，FP=0.02，TN=0.98，FN=0.04。

把上述数据代入公式：

算出T₁=0.0014，T_２=0.60，患者的患病概率为0.1，处于T₁和T₂之间，选策略②，因此患者的处理应是先做胃镜检查。

由上述可见，医师在作出临床决策之前，要设法了解各种状态下发生的概率，从而使其所采取的策略更为合理。目前，临床决策分析仍处于起步阶段，临床医师一般习惯于根据自己的知识经验和习惯来作出临床决策。随着微型计算机在临床上的应用日益普遍，临床信息的贮存和处理在各医院广泛开展，将使临床决策分析会得到不断完善和发展。