近日，在国际期刊《科学报告》发表的一篇题为《乳腺癌精确治疗的决策理论》的研究报告中，来自维也纳医科大学等机构的俄罗斯科学家表示，利用数学改进精确医学可能有助于开发新的乳腺癌治疗方法。乳腺癌治疗的确切选择取决于激素受体(即雌激素和孕激素)的状态。据出国看病服务机构携康国际了解，传统的免疫组化方法有一定的错误率，可以通过增加基因组数据来降低错误率。即使是传统的统计方法也能带来显著的改善，但是现在研究者们可以利用决策理论对诊断结果进行最佳组合，尤其是当结果相互矛盾时。在本研究中，研究者提出的方法的应用范围远远超出了乳腺癌，它可以应用于所有需要同时从许多发现中得出结论的情况，即这些发现相互矛盾。 　　研究人员施雷纳解释说：“无人驾驶汽车可以使用各种传感器来检测它是否可以自由驾驶。可能其中一个传感器检测到障碍物，因此它会请求紧急制动，而另一个传感器在相同情况下无法检测到任何危险。那我们该怎么办?这时，会有两个潜在的错误选择，每一个决定都会产生不同的风险，如果汽车不刹车(即使是非常必要的)，就可能发生严重的事故。但是，如果汽车没有不必要刹车，就可能被后面的车装载，损失也可能不会那么严重;患者在就医时也会面临类似的问题因此，选择乳腺癌治疗，必须根据患者体内激素受体的状态进行调整，这是乳腺癌患者所依赖的。”
　　可能性是免疫组化检测结果为阳性，而第二种检测，如基因表达，可能会对同一患者产生阴性结果。同样，有两个潜在的错误决定。研究人员解释说，如果只提供激素治疗，你会错误地认为患者是阳性的，尽管事实上并非如此;另一方面，如果假阴性患者接受积极的化疗而不是保守的激素治疗，他们可能会遭受不必要的副作用。
　　那么，如何处理矛盾的测量结果呢?研究人员指出，这是决策理论的作用。与传统的统计技术相比，决策理论不仅考虑单个数字，即事件发生的概率(如受体阳性)，但也要考虑其他可能性(受体阳性或绝对不阳性的可能性=受体阴性)。与传统的统计方法相比，这种综合观点可以提高研究结果的质量，特别是在同时发现多个相关源的情况下;本研究首次将决策理论应用于激素受体的诊断。

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