决策树分析在线视频

我是中南大学湘雅公共卫生学院的周价

今天我们的内容是决策树模型

决策树模型是临床决策分析里面

一个很直观的模型

我们可以看一看这样一个示意图

临床上面就是我们讲 当来了一个病人以后

医生要给他做决策

要选择治疗的方案

一种可能是手术治疗

另外一种就是不手术治疗

手术治疗以后

这个病人可能有两种结果

一个可能这个疾病维持现状

当然也可能这个病情可能进一步恶化

另外一种病人可能需要选择手术治疗

手术治疗的话可能也有这么三种状况

像这样一个病人

他可能是股骨头的坏死

一个他可以使用髋臼置换

髋臼置换它的结局可能什么

有良好 有不好 有死亡

当然第二个方案他可以选择股骨头的置换

大的结局也有三个良好 不好和死亡

还有一个它可以使用髋关节的全置换

同样它的结局也有这三个方面良好 不好 死亡

这个就是我们临床上面

你做某一个决策以后

整个病人的这个结局

我们把它描述成这样一个图

所以这个图我们就叫做一个决策树

这是一个决策的过程

大家可以看这边就相当于一个树枝一样的

每一个决策发生以后

它可能会出现一个不同的状况

所以我们要决策树分析

它就是要分析哪样一种状况

将来他能够得到一个最佳的结局

到底像这样一个病人来

到底是手术好还是不手术好

这个就是我们叫做决策树分析

这个样子结构 我们叫树根 这叫树枝

慢慢的展开来

所以就叫做决策树模型

刚才我们讲这个例子

病人进行手术或者不手术

可以根据它的效果进行计算

就是我们通过效用值

最后得到这样一个结果的话

他可能这样一个病人

大家看这个效用值

经过手术治疗 它的效用值 0.702

不手术治疗它的效用值0.24

意味着这样一个病人

可能我们要做决策的时候

医生会首先就考虑采用手术治疗

所以这个就是我们叫做决策树模型

它就是将决策问题按逻辑和时间顺序

构成一个由根到枝逐层分解延伸

形似树状的决策的流程图

通过这样一个流程图

我们可以直观地模拟这样一些决策问题

可以实现定量的决策

为决策分析提供一些关键性的依据

所以作为决策分析的话

首先第一个它要绘制一个决策树图

我们看这是一个最简单的决策树图

在这个决策树图里面

我们想要看几个关键性的要素

第一个方形的这个我们叫做决策结节

这个决策结节意义是什么

就在这样一个时候 这是临床的起点

到了这个阶段 必须有一个决策的过程

也就对治疗方案或者检测方案

有一个选择的过程

所以我们就叫做决策结节

所以这个决策结节引出来的这两个分支

我们通常也把它叫做决策分支

这个我们叫做随机的结节 一般以圆形表示

这个是什么 就是我们讲

你选择这样一个病人选择治疗

治疗以后它可能会出现两个结局

一个他可能是有效 一个是无效

所以这个有效 无效

当然这个效用值不一样

所以在这两个分支

我们就把它叫做什么 概率分支

所以这个就是我们讲一般来说的临床决策分析

首先第一个要根据你的决策的目标

根据这个病人的实际的情况

根据我们临床的意义

绘制出来这样一个简单的决策树模型

也可以讲一个决策树的图

这个图里面要包括这样一些最基本的要素

就是说它有决策结节 可能有随机结节

我们也叫机会结节

它也包括决策分支 有概率分支

同时它要对效用值 要有这样一个估计

这就是一个决策树的最基本的构成

我们也可以看一个实际的例子

这是一个疑似癌症患者

诊治方案的多级决策树的框架

也就对这样一个病人

我们临床来了一个病人

我们可能有这么几种选择

不检查治疗 检查 不检查也不治疗

所以这个就是第一个方面有这个选择

如果不检查治疗的话

可能有两种方法 手术治疗 保守治疗

手术治疗以后 这个病人

他可能是患病状态 他可能死亡 他可能存活

保守治疗他也可能死亡 也可能存活 也可能好转

所以这个就是我们讲典型的一个决策树

在这个里面

这个我们也就是多级决策

因为什么 在这样一个决策的过程里面

它有多个分支 所以就是多级决策

决策分析的最基本的步骤

我们讲包括这么六步

第一步 可供选择的整诊治方案或者决策

要绘制出这样一个决策树图解

就是我们讲刚才的一个树状图

第二个 就根据这个研究报告和证据

或者你自身的经历

要标出决策的各分支发生的概率

也就是刚才我们讲这个概率分支

你死亡的概率有多少 你治愈的概率有多少

第三步 要根据病人的利弊得失

就是我们讲病人对结果的好坏的评判

要确定各种结局的效用值

第四步 我们可以依据概率论的原理进行计算

各种方案的总的决策的效用值

第五个 我们根据计算的结果

依据决策理论的基本原理

我们选择效用值最大的方案

就作为决策的方案

最后我们对决策树 或者决策的模型

我们还要进行灵敏性分析

就是我们要基于估计的参数的不稳定性

我们对有关参数进行变动

观察它对决策结果的影响

这个就叫做灵敏性分析

这是决策分析的六个基本步骤

我们也可以通过一个实际的例子来看一看

这是一个癌症患者治疗方案的选择

这是临床上一个65岁的确诊的癌症患者

他现在在临床上需要治疗

临床医生来讲可能两种治疗方法

一个是手术治疗 一个是保守治疗

但我们讲手术治疗也好 保守治疗也好

它的结局一个可能病人手术治疗的话

可能导致他马上死亡

当然也可能是它的效果更好一些治愈

如果是保守治疗当然也可能是治愈

但是他不会立即死亡 当然也可能是无效

所以现在这样一个病人来了

这个医生怎么样决策

这个时候我们就需要通过决策分析

假设现在我们讲这个患者

他首先考虑他一定要延长寿命

他的最终的目的也希望寿命越长越好

也就意味着就是我们讲这样一个决策

我们要使寿命的延长作为决策的主要效用指标

那我们怎么决策

第一个我们要根据病人的临床方案

我们就可以把它绘制成这样一个决策图

这个决策图里面 这个病人来了方案无非是两个

是选用手术治疗 还是使用保守治疗

如果手术治疗的话它可能有两种结局

一个在手术台上面马上死亡

第二个可能存活下来

存活下来的话它的结局有可能是两个

一个可能是无效 当然也可能是治愈

同样还有另外一个方案就是保守治疗

如果进行保守治疗的话 它可能也是两个结局

它可能是一个无效 一个是好转

我们讲手术治疗跟保守治疗

可能有些人讲区别在什么地方

关键就是保守治疗的话

他可能不一定马上死亡

这个是病人有时候是最恐惧的

所以我们就根据这样一个情况

就绘制成这样一个决策树 这是第一步

第二步 绘制成树枝后

我们就把有关的参数也给标上去

就是根据研究报告的证据或者自身的经验

我们要标出决策各分支发生的概率

所以这个里面

一个是叫做概率参数 一个叫做结构参数

大家看我们刚才讲这两个里面

一个最主要的在这里面

就是我们讲这样一个手术治疗

手术治疗以后

刚才讲死亡 死亡的概率有多大

如果存活 存活的概率有多大

如果是保守治疗

无效的概率有多大 好转的概率有多大

这个标出来 像这个病人

一般来说死亡的概率是20% 存活的概率是80%

他的无效的概率是50% 好转的概率是50%

当然这个里面还要标无效的话

它的概率又是多少

治愈的概率又是多少

这个就是我们讲要把概率给它计算出来

这个概率我们不是凭想象 这个概率怎么来的

就是我们要根据已有的这样一些知识

所以我们讲要通过循证医学

找出现在的一般的人得这样一个疾病

它的治疗方案

包括手术治疗也好 包括保守治疗也好

到底它的治疗效率大概有多高

这是我们讲基础的数据 不是凭想象的

要通过查阅文献

根据人家已有的这样一些报道

把这样一个概率要给它描述出来

我们也叫做参数

第三个 我们就根据病人的利弊得失

要确定各种结局的效用值

刚才这个病人 我们讲他的主要的目的

他希望通过延长寿命

所以他的效用值就直接以他的期望寿命的长短

作为一个主要的效用指标

大家看像这样一个疾病

经过这个不同的治疗方法 期望寿命的长短

像手术治疗的话 他马上死亡

当然他的期望寿命就是零了

如果是无效 一般来说可以活两年

就经过手术以后如果无效

如果能够治愈的话 期望寿命是六年

如果他通过保守治疗这个方案

无效的话 他同样是活两年

如果是好转的话 他可以活五年

这是他的效用值

就是我们可以根据现有的一些资料

我们可以给它进行一个评估 进行确定

好 有了效用值

也知道了发生疾病概率变化的情况

这个时候我们就可以计算每一个方案

它的预期的效用值的大小

我们通过期望值的效用大小

实际上就是可以比较各个方案的优劣

所以我们讲要计算期望值

实际上是对效用的期望值的计算

就是每个方案的预期平均结果是怎么来的

这样一个总效用值的计算方法是什么呢

它是依据概率论的原理

以概率的加法定律和乘法定律

并且采用回乘法来计算各种决策的总效用值

我们也可以观察一个实际例子

这有两种方法 我们把它所有的参数

它的效用值出来之后

我们就可以计算每一个方案的平均的期望寿命

这个实际上就是它的效用值

大家看如果手术治疗

像这个 它可以计算出效用值

通过手术治疗的话 像这个人估计能活3.2年

如果是保守治疗 不做手术 使用药物治疗

它的平均的效用值可以活多少 3.5年

这个3.5是怎么来的

它是根据逆相乘的概率 根据概率论的基本原理

乘法和加法的逆相乘的来得到这样一个数字

从这两个方案的优劣

当然我们可以看 一眼就可以看出来

如果简单的以期望寿命的长短

作为评判的标准的话

对于这个病人我们优先应该选择什么

那就要选择保守治疗方案

为什么 它的期望寿命更长一些

所以这是我们讲决策的时候

做这样一个方案的决策要根据期望值

根据期望值的高低

我们选一个最好的方案做决策分析

所以对于这个病人 首选就是保守治疗

所以这个就是决策的目标

就是获得一个最大的收益

所以期望值最大的 一般来说就是最佳的方案

所以这样一个例子里面

刚才我们讲了 他就保守治疗可能更好一些

但是我们讲这样一个治疗方案

刚才我们讲是以期望寿命作为它的衡量指标

有时候我们有这样一个效用指标

如果改用QALY就是质量调整寿命年的话

同样可能对决策方案的决策

改变评价指标之后 有可能对它有影响

这个计算就是我们讲

改用QAILY作为效用评价指标

就是最佳方案选择优劣的一个标准

这样计算的话 在这个里面主要就是什么

要考虑不同的治疗方法

它的结局对效用的影响的大小

就在生活质量的影响

所以这里我们也做了一个简单的计算

如果考虑使用QALY作为评判的标准的话

这个时候手术治疗

他能够得到一个平均的QALY的话是2.8

保守治疗的话 它的QALY是2.5

所以说如果你要讲究生活质量

对于病人来讲可能你的手术治疗方案

可能就优于非手术治疗方案

所以这个就是我们前面讲了 为什么讲效用值

有不同的效用值所以它考虑的方面不一样

它反映了病人的主观的期待的不一样

所以实际上它是会影响临床决策分析的结果

所以我们叫简单的决策树分析模型它的意义

所以我们讲了这样一个模型

做决策树分析的最基本的程序

包括它的最佳方案的选择

包括它的效用值的计算

这一部分我们就讲到这里