卵巢癌早期筛查的贝叶斯模型与序贯方案优化

本文主要探讨了"早期筛查卵巢癌"这一关键课题，由作者韩霄、邹晨晨和房祥忠在北京大学数学科学学院合作完成。卵巢癌作为我国女性生殖系统恶性肿瘤中的高发疾病，其死亡率位居前列，早期诊断对于提高治愈率至关重要。研究者注意到血清标记物CA125和HE4在早期筛查中的重要作用，它们是临床实践中常用的生物标志物。 论文提出了一种创新的策略，即基于卵巢癌患者CA125和HE4水平的纵向检测数据，构建了一个带有变点的二元贝叶斯分层混合效应模型。这种模型旨在捕捉个体间可能存在差异的特征，同时考虑到数据随时间的变化。通过Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 抽样技术，研究人员对模型进行了深入分析，从而发展出两种个体化的诊断方法：一是根据癌症风险计算，二是基于假设检验的策略。 文章的核心贡献在于提出了一套卵巢癌早期的序贯筛查方案，与传统的基于固定阳性阈值的非序贯筛查方式相比较。通过模拟7年的连续筛查过程，研究结果显示，在保持特异度相同的情况下，序贯筛查方案的敏感度能够显著提高，大约15%优于常规方法。这表明，序贯筛查策略在提高早期识别能力，降低漏诊率方面具有显著优势，有利于提高卵巢癌的早期发现率和治疗成功率。 此外，本文的工作还涉及到了统计学方法的应用，如纵向数据分析和层次结构模型，以及计算机模拟技术，这些都是现代医学研究中不可或缺的部分。关键词包括纵向数据、分层混合效应模型、MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）和卵巢癌筛查，这些都反映了研究的专业性和深度。 这篇文章为卵巢癌的早期筛查提供了新的思路和方法，对于提高女性健康保健和公共卫生策略具有重要的实践价值。通过结合统计学和医学知识，本文的研究成果有望推动临床实践中更精准、更有效的癌症筛查体系的发展。