贝叶斯公式在医学诊断中的应用二连二排九班联合制作监 制：幻 灯：T E L ：Q Q ： 贝叶斯公式最早发表于1763 年, 当时贝叶斯已经去世, 其结果没有受到应有的重视. 现在, 贝叶斯公式以及根据它发展起来的贝叶斯统计已成为机器学习、人工智能、知识发现等领域的重要工具. 后来, 人们才逐渐认识到了这个著名概率公式的重要性. Thomas Bayes(1702-1761) 定义 设A1, A2, , An 为样本空间 的一个划分, 且P(Ai)0 (i=1,2,n), 则对于任何一事件 B ( P(B)0), 有 该公式是在观察到事件B 已发生的条件下, 寻找导致B 发生的每个原因的概率.(The definition of Bayes formula) (The definition of Bayes formula)贝叶斯法根据诊断试验的灵敏度、特异度、患病时各征象出现的情况( 条件概率) ，结合各种疾病在人群中的比例( 先验概率) ，推算出患各种疾病的概率( 后验概率) ，其算法可为个体诊断提供依据，其基本思想有助于医学工作者科学地解释试验结果，提高诊断水平灵敏度(sensi
