贝叶斯统计的临床试验分析

         1．后验分布后验分布包含了所有的先验信息，通过似然函数把试验中所得的结果结合起来。贝叶斯分析中．所有的结论都是基于后验分布。

         2.假设检验统计推断包括假设检验和区间估计。贝叶斯分析的假设检验是基于后验分布计算出的特定假设（原假设或备掸假设）是真的概率。若原假设为真的概率大于备择假 设，则接受原假设，匣之亦然；若两者的概率相近时，建议进一步收集样本信息，然后再作结论。

         3.区间估计贝叶斯区间估计是基于后验分布求得一个区间（置信区间），使得参数落人区间的概率为所给定的概率。需要注意的是，贝叶斯的可信区间仅仅基于先验信息和当前数据，并不涉及重复抽样．因此在结果解释上与传统统计分析置信区间的意义不同。

         4.预测概卓预测概率是指特定结局在未来发生的概率，主要应用在以下几个方面：确定停止试验的时间、预测病人的临床结局、缺失值的预测填充和模型检验。可以在制定临床试 验时，将预涓概率作为停止试验的标准。

         5.中期分析贝叶斯统计分析主要有后验概率和决策分析两种方法做临床疗效评价的 中期分析。

         (1)后验概率：若中期分析时假设的后验概率足够大，则可以提前终止试验，即：相同的贝叶斯假设检验在试验过裎中重复进行。

         (2)预测分布：若预测的成功（观察到预期的差异）概率足够高，则试验可以提前终止；若预 测的成功概率非常低，则试验也可以提前终止。
          医疗器槭的开发是一个改进和创新的过程，在这个过程中我们能够积累丰富的经验（先验信息），并且贝叶斯方法可以充分利用这些先验信息，因此贝叶斯统计分析在医疗器械疗效评 价的临床试验中应用前景很广泛。但在应用贝叶斯统计分析时也存在一些困难和挑战。如： 与传统的统计分析的试验设计相比，贝叶斯统计分析的临床试验设计要更为复杂，要求更为严 格；试验设计包括的先验信息和模型的选择必须要经过专家的反复的讨论和协商；贝叶斯统计分析常常涉及到高傲积分的求解，因此需要配套的统计和计算机技术。