- 研究背景及意义
随着生活水平的提升，医疗卫生能力的空前发展，人们对于健康的要求已不仅仅停留在预防、诊断以及治疗上，未卜先知、未雨绸缪的神话也在一片医药事业的喧嚣中，渐渐展开了画卷。
现如今，宏观上的大预测已初见成效，譬如百度预测上线的“疾病预测”，能够利用用户搜索的数据，结合气温变化、环境指数、人口流动等因素建立预测模型，实时提供几种流行病的发病指数。即便如此，流行病的预测已不足以托起人们的关注，随着信息数据的爆炸，疑难病、罕见病甚至绝症的发病规律开始被挖掘。在目前的技术水平下，对于存活率的动态预测，转而拥有了一片呼声。
卵巢恶性肿瘤（卵巢癌）是女性生殖器官常见的恶性肿瘤之一，发病率仅次于子宫颈癌和子宫体癌而列居第三位，五年以上致死率极高。由于极高的致死率，对妇女生命造成了严重威胁。由于卵巢的胚胎发育、组织解剖及内分泌功能较复杂，早期症状不典型，术前鉴别卵巢肿瘤的组织类型及良恶性相当困难。并且癌症扩散迅速，遍及子宫、双侧附件、大网膜等，成为早期诊断的一大难题。
故而若能通过先进的建模工具以及数学预测方法，通过大量数据，针对患癌病人及正常病人体内某些敏感物质随时间的分布或数量关系，建立适当的分析模型（如：混合效应模型和生存模型），并进行模型优化（贝叶斯模型平均），预测其患癌的分期从而对症给药治疗延长寿命。
- 国内外研究现状和文献综述
国内：对于疾病预测在理论方面开展了较多研究，对于数据的挖掘以及推演进行了科学的分析,许多学者对混合效应模型和生存模型进行了分析，并利用联合模型进行动态预测。如探索贝叶斯平均模型在医学研究中的应用、通过CoX比例风险模型对肿瘤病人CA125的检测分析、线性混合模型用于艾滋病疗效预测和疗效优选。
实例：①昆明医学院第一附属医院对1996年9月至2004年6月间入院手术和化疗并定期测定血清CA125的卵巢上皮癌患者75例进行了统计学分析。通过血清CA125的检测，计算CA125的半衰期，统计学处理等步骤，据此认为CA125半衰期、第1个疗程化疗后血清CA125下降率可以作为卵巢上皮癌治疗近期缓解率的预测指标；
②广西河池县人民医院妇产科探究了动态检测CA125水平对预测卵巢上皮癌复发的临床意义。通过对48例患者的化疗后CA125水平检测，观察复发概率与CA125水平动态变化的关系。据统计学分析表面，卵巢上皮癌的复发与CA125持续上升有关；
③暨南大学统计系利用线性混合模型为专业医生进行艾滋病疗效的预测和疗法优选提供了科学依据和方法；
④武汉大学严国义利用纵向数据与生存数据建立的联合模型对进行类固醇治疗或安慰剂治疗临床肝硬化患者的肝功能信息做了预测分析。
国外：如杜克大学数学家利用数学增模型预测癌症发展趋势，安德森癌症中心学者利用联合模型和贝叶斯模型对主动脉瓣膜异体植入病人的存活率进行了预测。
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