利用判别分析构建癌症诊断函数

"判别分析方法用于通过特定的指标对对象进行分类，常见于医学领域，如疾病诊断和鉴别诊断。Fisher判别分析是一种常用的方法，通过训练样本建立判别函数，例如Y=X1+10X2+10X3，以此判断癌症与非癌症。如果计算出的Y值大于100，则判断为癌症，小于100则为非癌症。判别分析通常包括以下几个步骤：确定研究目标和指标，收集数据形成训练样本，建立判别函数，考核函数的准确性，以及实际应用到未知类别的样本。考核分为回顾性考核（组内考核）和前瞻性考核（组外考核），通过计算总符合率、特异性、敏感性、假阳性率和假阴性率来评估判别函数的性能。" 判别分析是一种统计学方法，主要用于根据一组特征或指标对个体进行分类。在医学研究中，它常被用来帮助诊断疾病或者鉴别不同类型的疾病。例如，计算机辅助的胃癌普查和中风预报，或者在肺癌、肺结核和肺炎之间的鉴别诊断，都可能用到判别分析。 Fisher判别分析是一种经典的判别方法，它基于训练样本构建判别函数。在这个例子中，判别函数Y由X1、X2和X3三个指标构成，每个指标都有0到10的得分。通过对110例癌症病人和190例正常人的样本数据进行分析，建立了判别函数Y=X1+10X2+10X3。这个函数可以用于预测新病例是否属于癌症：如果预测的Y值大于100，系统将判断为癌症，反之则认为是非癌症。 在建立判别函数后，必须对其进行考核以验证其准确性和可靠性。这通常包括回顾性考核，即在已知类别的样本上测试，以及前瞻性考核，即将函数应用于新的、未参与训练的样本。通过计算各种诊断指标，如总符合率、特异性（正确识别非病人的比例）、敏感性（正确识别病人的比例）、假阳性率（健康人被误诊为病人的比例）和假阴性率（病人被误诊为健康人的比例），可以全面评估判别函数的实际效果。 一旦考核结果满意，该判别函数就可以在实际临床应用中使用，帮助医生快速准确地对未知状况的病人进行诊断。例如，通过显微分光光度计测量出的细胞指标X1、X2和X3，代入判别函数，即可得到相应的Y值，从而对新病人做出初步判断。这样的工具对于提高医疗决策的效率和准确性具有重要的意义。