应用层次分析模型研究决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。

在晚期非小细胞肺癌个体化治疗中将其分为三个层次：

i) 目标层：这一层次中只有一个元素，是分析问题的预定目标或理想结果，即为“晚期非小细胞肺癌治疗”。

ii) 准则层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，包括所需考虑的5个准则：疗效性、安全性、耐受性、缓解时间以及经济性。

iii) 方案层：这一层次包括了为实现目标可供选择的5种决策方案：手术、化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗。

具体的递阶层次结构图如图1。

上面构造的层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的5个准则与方案层中的5中方案在目标衡量中所占的比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。但确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。

设现在要比较n个因子 对某因素Z的影响大小，为了提供可信的数据，Saaty等人建议可以采取对因子进行两两比较建立成对比较矩阵的办法。即每次取两个因子 和 ，以 表示 和

对Z的影响大小之比，全部比较结果用矩阵 表示，称A为Z − X之间的成对比较判断矩阵(简

称判断矩阵)。其中成对比较判断矩阵的元素可按照如下的Saaty标度表给定(表1) (参见 [ 10 ] )。

图1. 晚期非小细胞肺癌个体化治疗层次结构图

表1. 成对比较判断矩阵的Saaty标度表

为了应用层次分析模型来实现针对不同病人的“个体化”治疗，我们编制了针对病人的“个体化”治疗相对重要性比较问卷，其中包含疗效性、安全性、耐受性、缓解时间以及经济性这5个调查指标，让不同的病人对这5个指标按照自身情况进行相对重要性的打分，具体的问卷设计如表2。

例如，在临床实践中，某位病人根据其自身特点填写的问卷如表3。

应用层次分析的专业软件yaahp，我们可以分析得出对于该病人而言，疗效性、安全性、耐受性、缓解时间以及经济性这5个指标对其的重要性权重如下表所示(表4)。由此可以得到对该病人而言重要性由高到低排序依次为：安全性、疗效性、经济性、耐受性、缓解时间，可以为我们对其制定“个体化”治疗方案提供重要参考。

有了病人的打分表后，对于该病人如何实现基于层次分析模型的“个体化”治疗呢？这里我们需要计算手术、化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗这5种治疗方案相对于疗效性、安全性、耐受性、缓解时间以及经济性这5个指标各自的重要性。为了准确实现这一点，我们设计了面向专家的打分表，例如5种治疗方案相对于疗效性的相对重要性比较表如下所示(表5)。

通过向10位非小细胞肺癌治疗领域的专家发函征询意见，并将反馈回的专家打分表进行了统计分析，综合计算出了如下的5个手术、化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗这5种治疗方案相对于疗效性、安全性、耐受性、缓解时间以及经济性5个指标相对重要性得分表(表6)。

其中每个得分表的最后一列代表5种治疗方案相对于5个指标的相对重要性权重，例如表6的最后一列代表对于疗效性指标而言，手术、化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗这5种治疗方案对其重要性的权重依次为：0.0403、0.3328、0.0718、0.3520、0.2031。

上述的表6因为是综合权威专家的综合得分给出的结果，因此具有较高的权威性，可以作为综合评价的依据。同时为了使模型更加精确、合理，我们对其进行一致性检验，具体方法如下。

(i) 计算一致性指标CI

其中 是成对比较判断矩阵最大的特征值。

表2. “个体化”治疗相对重要性比较问卷

表3. 某位病人的“个体化”治疗相对重要性比较问卷

表4. 某位病人的晚期非小细胞肺癌治疗指标重要性

表5. 5种治疗方案相对于疗效性的相对重要性比较表

表6. 5种治疗方案相对于疗效性、安全性、耐受性、缓解时间以及经济性的相对重要性比较表

ii) 查找相应的平均随机一致性指标RI。对 ，Saaty给出了如下RI的值(表7) (参见 [ 10 ] )。

iii) 计算一致性比例 ，当CR < 0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判

断矩阵作适当修正。

应用yaahp软件，其一致性比率分别如下表所示，即一致性比率都严格小于0.1，因此通过了一致性检验(表8)。