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        概率論在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用案例教學(xué)設(shè)計(jì)

        2013-08-06 09:27:06陳志明杜新滿
        關(guān)鍵詞:人治概率論化驗(yàn)

        陳志明 杜新滿

        【摘要】概率論的教學(xué),學(xué)生普遍感覺難學(xué)難懂,枯燥乏味,該文通過(guò)兩個(gè)案例的教學(xué),說(shuō)明概率論在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用十分廣泛,且對(duì)科學(xué)研究有很重要的指導(dǎo)意義。提高了學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,同時(shí)也說(shuō)明案例教學(xué)是當(dāng)今職業(yè)教育教學(xué)改革的必然選擇。

        【關(guān)鍵詞】概率;隨機(jī)變量

        文章編號(hào):ISSN1006—656X(2013)06?-0136-02

        一、教學(xué)分析

        本次課是在學(xué)生學(xué)習(xí)了獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)的概率及離散型隨機(jī)變量的概率分布與數(shù)字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,是對(duì)概率論相關(guān)知識(shí)在生活中應(yīng)用的廣泛性的初步認(rèn)識(shí)。概率論的內(nèi)容學(xué)生普遍感覺難學(xué)難懂,枯燥乏味,大部分學(xué)生認(rèn)為自己到醫(yī)學(xué)院學(xué)習(xí),是以學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識(shí)為主,數(shù)學(xué)知識(shí)作用不大,尤其對(duì)純理論的內(nèi)容缺乏興趣。如果用實(shí)例進(jìn)行教學(xué)可以激發(fā)學(xué)生積極參與課堂教學(xué),體現(xiàn)知識(shí)的實(shí)用性、趣味性;也是“教、學(xué)、做合一”的教學(xué)理念的體現(xiàn)。教學(xué)中力求實(shí)現(xiàn)以教師為主導(dǎo),以學(xué)生為主體,以知識(shí)為載體,以培養(yǎng)學(xué)生的思維能力,動(dòng)手能力,探究能力為重點(diǎn)的教學(xué)思想。

        二、教學(xué)過(guò)程

        前面我們學(xué)習(xí)了概率論的一些基礎(chǔ)知識(shí),今天這次課要用這些知識(shí)幫助一位醫(yī)生判斷藥物的療效。

        案例一:藥物療效的判斷

        一個(gè)醫(yī)生知道某種疾病患者自然痊愈率為0.25,為了試驗(yàn)一種新藥是否有效,把它給10個(gè)病人服用。他事先規(guī)定一個(gè)決策規(guī)劃:若這10個(gè)病人中至少有4人被治好,則認(rèn)為這種新藥有效,提高了治愈率;反之,則認(rèn)為無(wú)效。求:(1)雖然新藥有效,并把痊愈率提高到0.35,但通過(guò)試驗(yàn)卻被否定的概率;(2)新藥完全無(wú)效,但通過(guò)試驗(yàn)卻被判斷為有效的概率。

        學(xué)生仔細(xì)閱讀案例,并開始討論案例含義,討論后請(qǐng)學(xué)生大膽表達(dá)自己的理解。

        先解決(1):對(duì)(1)而言,實(shí)際上是說(shuō)新藥是有效的,并且把痊愈率提高到0.35 ( 包括自然痊愈率在內(nèi))。由于決策規(guī)劃是10個(gè)病人中至少有4人被治好,則認(rèn)為新藥有效。通過(guò)試驗(yàn)卻被否定,意思是10個(gè)病人服用后,最多只有3人被治好,因此,只好認(rèn)為此藥無(wú)效,這顯然是做了錯(cuò)誤的判斷(按數(shù)理統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言來(lái)說(shuō),犯了第一類錯(cuò)誤,或叫棄真錯(cuò)誤),計(jì)算犯這錯(cuò)誤的概率。

        故此問(wèn)題轉(zhuǎn)化為:某新藥對(duì)某疾病的痊愈率為p =0.35,求10個(gè)病人服此新藥后,最多只有3人被治好的概率是多少?(建立數(shù)學(xué)模型)

        這樣轉(zhuǎn)化后,就把一個(gè)實(shí)際生活問(wèn)題變成一個(gè)純數(shù)學(xué)問(wèn)題。而此數(shù)學(xué)問(wèn)題正好符合貝努里概型。

        一般地,如果在每次試驗(yàn)中事件A發(fā)生的概率是p,那么在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中事件A恰好發(fā)生k次的概率

        由于獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)的概率由瑞士數(shù)學(xué)家貝努里首先研究,所以,上述公式也叫貝努里概型公式。

        (讓學(xué)生找出所求問(wèn)題與貝努里概型之間的聯(lián)系)

        10個(gè)病人服藥可以認(rèn)為10次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn),每個(gè)病人的痊愈與否可以認(rèn)為彼此不受影響(即使是傳染病,也是能隔離治療的),痊愈的概率p=0.35,不痊愈的概率1-0.35=0.65,于是“否定新藥”這一事件等價(jià)于p=0.35時(shí)“10個(gè)人中最多只有3個(gè)治好”這一事件,﹛最多只有3個(gè)治好﹜是﹛0個(gè)治好﹜、﹛1個(gè)治好﹜、﹛2個(gè)治好﹜、﹛3個(gè)治好﹜的和事件。(此結(jié)論是由學(xué)生討論后得出的)

        故得所求概率為:

        P(否定新藥)= (此式中k=0,1,2,3)

        = 0.6510+10×0.35×0.659+45×0.352×0.658+120×0.353×0.657

        ≈0.5136

        (1)的概率已經(jīng)求出,那么(2)的概率如何算呢?

        不少學(xué)生認(rèn)為:因?yàn)椤芭袛嘈滤幱行А边@一事件等價(jià)于“10人中至少4個(gè)治好”這一事件,而這一事件是“否定新藥”這一事件的對(duì)立事件,因此得到

        P(判斷新藥有效)=1-P(否定新藥)

        =1-0.5136=0.4864

        大家思考一下,這樣的算法對(duì)不對(duì)?

        我們說(shuō)上面的這種算法是錯(cuò)誤的,上面算出的結(jié)果0.4864是判斷“新藥有效且痊愈率已提高到0.35的概率。而(2)所說(shuō)的是要求“新藥完全無(wú)效卻判斷為它有效”這一事件的概率(這也是一種錯(cuò)判的概率,這樣的錯(cuò)誤在數(shù)理統(tǒng)計(jì)上叫做第二類錯(cuò)誤或取偽錯(cuò)誤)。因?yàn)楝F(xiàn)在新藥實(shí)際上是無(wú)效的,因而痊愈率是自然痊愈率0.25,而不是0.35,這樣(2)中的“判斷新藥有效”就不是(1)中“否定新藥”的對(duì)立事件。

        (讓學(xué)生討論將此問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題)

        此問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為:某疾病的痊愈率為0.25,現(xiàn)有一新藥讓患此疾病的人服用,求10個(gè)病人服藥后至少4人治好的概率?

        當(dāng)然仍作貝努里概型來(lái)處理。﹛至少4人治好﹜是﹛4人治好﹜、﹛5人治好﹜、﹛6人治好﹜、﹛7人治好﹜、﹛8人治好﹜、﹛9人治好﹜、﹛10人治好﹜的和事件。故得所求概率為:

        P(判斷新藥有效)=

        此式中k=4,5,6,7,8, 9,10,為了方便計(jì)算,上式也可寫為

        P(判斷新藥有效)=1-(此式中k=0,1,2,3)

        =1-(0.7510+10×0.25×0.759+45×0.252×0.758+120×0.253×0.757)

        ≈0.224

        討論:P(否定新藥)=0.5136此數(shù)據(jù)較大,說(shuō)明新藥本來(lái)有效,結(jié)果卻被判無(wú)效的可能性較大,這樣就浪費(fèi)了大量的人力物力(因?yàn)樾滤幍难兄菩枰獣r(shí)間和金錢)。能否降低此值,減少犯棄真的錯(cuò)誤。我們來(lái)改變決策規(guī)劃:若10個(gè)病人中至少有3人被治好,則認(rèn)為這種新藥有效;反之,則認(rèn)為無(wú)效。再計(jì)算一下

        可得: P(否定新藥)≈0.2615; P(判斷新藥有效)≈0.474。

        P(否定新藥)≈0.2615此數(shù)據(jù)變小了,犯棄真錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)也變小了,但P(判斷新藥有效)≈0.474卻變大了,說(shuō)明新藥本來(lái)無(wú)效,結(jié)果卻被判有效的可能性變大了,即犯取偽的錯(cuò)誤機(jī)會(huì)變大了,則可能危及到生命安全。事實(shí)上,犯這類錯(cuò)誤所生成的影響雖然不一樣,但都會(huì)給工作帶來(lái)?yè)p失。主觀上,我們總是希望作出的判斷能使犯這兩類錯(cuò)誤的概率都盡可能地小,但在一般情形下,兩種錯(cuò)判的概率不能同時(shí)減小。(1)的概率減?。?)的概率就增大;(2)的概率減小而(1)的概率就增大。

        下面我們運(yùn)用所學(xué)的概率論知識(shí)來(lái)討論一個(gè)化驗(yàn)方案。

        案例二:化驗(yàn)方案的確定

        某地區(qū)流行某種疾病,為開展防治工作,要對(duì)全區(qū)居民驗(yàn)血。一般可采取兩種方法:

        為了方便計(jì)算,設(shè)該地區(qū)共有居民N人。每人分別化驗(yàn),共需要N次。

        以k(k

        用哪種方案更節(jié)省人力物力?

        讓學(xué)生閱讀案例,并討論案例含義,討論后請(qǐng)學(xué)生大膽表達(dá)自己的理解。

        討論結(jié)果有人認(rèn)為方案(1)好,如果發(fā)病率高,混合血液出現(xiàn)陽(yáng)性的可能性就高,化驗(yàn)次數(shù)就可能大于N,也有人認(rèn)為方案(2)好,如果發(fā)病率不高,化驗(yàn)次數(shù)就小于N,即使發(fā)病率高,k人一組,如兩人一組,呈陰性時(shí)只化驗(yàn)一次,呈陽(yáng)性時(shí),再化驗(yàn)其一人,若呈陰性,另一人則呈陽(yáng)性,也只化驗(yàn)兩次。等等。

        (學(xué)生爭(zhēng)論后,老師再講)

        到底哪種方案較好,我們可運(yùn)用概率論的知識(shí)加以推證:

        設(shè)某疾病的發(fā)病率為p,則不發(fā)病的概率為q=1-p,按方法(2)化驗(yàn)時(shí),每個(gè)人需要化驗(yàn)的次數(shù)ξ是一個(gè)隨機(jī)變量,ξ的可能取值只有兩個(gè):1/k,1+1/k.

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