决策曲线分析（DCA）指标和作用梳理

发布时间：2025-10-25 18:22

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医疗行业从业者 · 发布于 03-03 · IP 江苏江苏

# 决策曲线分析（DCA）指标和作用梳理

DCA（decision curve analysis ）是机器学习领域最重要的概念之一，但是其作用在许多文献中并没有得到充份的发掘，其蕴含的信息也没有得到充份的表述。在此，我们对梳理DCA中的重要概念，希望可以在预测模型类的研究中充份发掘DCA所蕴含的信息，使研究更加完善。

## 概念和指标

1. **“净收益”：** 意思是模型能鉴别出真阳性的患者，比如，净收益值为0.039，其含义是模型从100个人中可以筛选出3.9（≈4）个真阳性患者，反映了模型的效率，净收益越大，代表模型的效率越高。

净收益是一个绝对值概念，反映了一个模型的效率。

2. **△NB：** 特指在某个决策阈值，比如0.1，模型与默认策略（all或者none策略）之间的净收益的差值，用于计算阳性和阴性tradeoff值。不同模型之间的净收益的差值暂且不论。

3. **后续措施：** 模型判断为阳性结果之后的检查或者治疗措施，用于确定损害-效益比。

4. **损害效益比（cost-benefit ratio）：** 衡量某检测（比如PET）或者治疗措施（比如手术）的收益和代价的比值，比如手术的收益是治疗疾病，但是代价是金钱、时间和身体创伤。这是一个纯粹的临床考量，和模型没有关系。

要说有一点关系，就是这里的检测和治疗措施是作为预测模型的后续措施，比如预测模型检测是阳性的，就进行检测或治疗，如果是阴性的，就不进行检测和治疗。模型和后续措施是搭配使用的。

损害效益比的作用是用来确定具体的决策阈值，比如如果损害效益比是1:9，那么决策阈值就是1/(1+9)=0.1。

5. **阳性和阴性test tradeoff值：** 阳性tradeoff计算公式=1/△NB，阴性tradeoff公式=1:9/△NB（决策阈值0.1，损害效益比1:9）， test tradeoff值是用来评估使用模型+后续措施的成本与收益，但是后续措施的成本和收益是相对固定的，而模型的成本和收益是随决策阈值变化的，所以可以理解trade off值主要反映模型的成本和收益：一个模型（在某决策阈值时）的净收益很好，不代表就要选择这个模型（或者用来选择阈值），因为这个模型的使用时有成本的（获得指标需要进行各种检测，往往有些有效的检测是昂贵的），ALL（全治疗）或None（全不治疗）措施代表了最低的成本，使用模型的额外成本可以通过tradeoff来反映。

> 阳性test tradeoff 的含义：如果检测（不是指模型，是后续检查，比如活检）是100%准确的，用户能接受检测多少个人而获得一个真正阳性的结果；

> 阴性 testtradeoff的含义：如果检测是100%准确的，用户能接受检测多少个人而获得一个真正阴性的结果。

## 用途

使用以上指标，可以实现以下几个用途：

1. 评价模型的效率如何。使用的是净收益，阳性和阴性test tradeoff值。可以引申来比较两个模型之间的筛选效率，用来确定哪个模型更佳，但是不要忽略更佳模型的成本必然更高。

2. 确定决策阈值的范围，使用test tradeoff 值。在这个范围内，模型+后续检查这个系统有较好的成本和收益。一般不推荐指定具体的决策阈值，因为损害-效益比在不同的患者是不一样的。

以上是在预测模型构建和评价阶段，许多研究不指明后续措施，因为确实影响不大，但是一定程度上并不符合DCA的设计。

3. 确定具体的决策阈值，使用个体化的损害-效益比。在预测模型进入临床实践之后，此时用户（医生和患者）已经可以根据具体的情况来选择损害-效益比，此时就可以在上述的决策阈值范围内，确定具体的决策阈值。

## 最后

模型和后续措施是DCA分析中两个重要的评估对象，y轴评估模型的成本和收益（净阈值和tradeoff值），x轴确定后续措施的损害和收益，单用y轴可以评估模型效率并确定决策阈值范围，而x轴和y轴结合确定具体的决策阈值。

参考文献：

Van Calster B, Wynants L, Verbeek JFM, Verbakel JY, Christodoulou E, Vickers AJ, Roobol MJ, Steyerberg EW. Reporting and Interpreting Decision Curve Analysis: A Guide for Investigators. Eur Urol. 2018 Dec;74(6):796-804. doi: 10.1016/j.eururo.2018.08.038. Epub 2018 Sep 19. PMID: 30241973; PMCID: PMC6261531.

网址：决策曲线分析（DCA）指标和作用梳理 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1388228

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