蒙特卡罗法实现医学检验测量不确定度的评定

摘要

目的 测量不确定度是表征测量结果可靠性的一个重要指标.采用不确定度传递律进行测量不确定度评定(GUM法)难以实现时,蒙特卡罗法(MCM法)是有效的替代方法.方法 本研究介绍了MCM法评定测量不确定度的原理和步骤,并以医学检验中参考测量程序测定谷氨酰转肽酶(GGT)活性浓度的不确定评定为例,给出MCM法进行测量不确定度评定的matlab软件实现过程,并与GUM法评定结果进行了比较.结果 MCM法无需考虑被测量的分布信息,不受输入量相关性、大小差异等模型复杂性的影响,最终的扩展不确定度估计的准确性更高.结论 MCM法可以弥补GUM法在评定复杂模型中存在的不足和缺陷,得到更加可靠的不确定度评定结果.