2) окончательными
3) априорными
4) апостериорными (+)
Апостериорными называются вероятности, рассчитанные после учета новой информации о пациенте или объекте исследования. В медицинской кибернетике это, например, вероятность заболевания после получения результата лабораторного теста, данных визуализации или сведений о клинических симптомах. Обновленная оценка отражает совместное влияние исходного риска и диагностической ценности полученных данных.
Математической основой является теорема Байеса: P(H|D) = P(D|H) × P(H) / P(D), где H — гипотеза о заболевании, а D — наблюдаемые данные. В клинической практике исходная, или априорная, вероятность болезни преобразуется в апостериорную после учета отношения правдоподобия теста. Поэтому один и тот же результат исследования может приводить к разной итоговой вероятности у пациентов с различным исходным риском.
Термин окончательная не является точным синонимом: даже апостериорная вероятность может быть повторно пересмотрена при появлении новых сведений. Предварительная — общее описательное понятие, а априорная обозначает вероятность до включения конкретной дополнительной информации в расчет. Следовательно, правильным специальным термином для вероятности, обновленной по результатам наблюдений или исследования, является апостериорная .
| Понятие | Когда определяется | Источник информации | Роль в диагностике | Пример |
|---|---|---|---|---|
| Априорная вероятность | До получения текущего результата теста | Распространенность болезни, факторы риска, симптомы до обследования | Формирует исходную вероятность заболевания | Риск тромбоза до проведения ультразвукового исследования |
| Апостериорная вероятность | После учета дополнительной информации | Результаты анализов, визуализации, функциональных проб и наблюдения | Показывает обновленный риск и помогает выбрать тактику | Вероятность тромбоза после положительного ультразвукового исследования |
| Правдоподобие результата | При оценке конкретного диагностического признака | Частота данного результата у больных и здоровых лиц | Характеризует диагностическую информативность признака | Вероятность положительного теста при наличии заболевания |
| Отношение правдоподобия | При преобразовании предтестовой вероятности в послетестовую | Чувствительность и специфичность теста | Количественно изменяет исходные шансы заболевания | Высокое положительное отношение правдоподобия усиливает подозрение на болезнь |
| Предтестовая вероятность | Непосредственно перед исследованием | Клиническая картина, анамнез, эпидемиологические данные | Определяет целесообразность и интерпретацию тестирования | Оценка вероятности пневмонии до рентгенографии |
| Послетестовая вероятность | После получения результата теста | Предтестовая вероятность и диагностический результат | Используется для решения о лечении, наблюдении или дополнительной диагностике | Вероятность бактериальной инфекции после результата посева |
Апостериорная вероятность не равна самому результату теста и не определяется только его чувствительностью или специфичностью. На нее существенно влияет распространенность заболевания в обследуемой популяции и индивидуальный клинический риск. В автоматизированных системах поддержки врачебных решений байесовское обновление позволяет последовательно учитывать несколько независимых или условно независимых признаков. При появлении новых данных расчет может быть выполнен повторно, поэтому такая вероятность остается динамической.