摘要：目的 分析12项肿瘤标志物在前列腺癌中的表达，进而运用Bayes法（贝叶期法）建立多肿瘤标志物前列腺癌判别函数，探讨Bayes法在前列腺癌诊断中的作用和临床意义。 方法 用蛋白芯片法检测2 177例恶性肿瘤患者（其中21例前列腺癌）和2 111例正常及良性病变者的12项常见肿瘤标志物，应用Bayes法建立肿瘤三级判别诊断函数。 结果 （1）一级判别函数对前列腺癌诊断准确率为83.97%，灵敏度为71.28%，特异度为82.11%。二级判别函数对前列腺癌诊断诊断的准确率为 96.87 %,灵敏度为93.33%，特异度为100%。（2）三级诊断判别函数对前列腺癌诊断的准确率为81.82%，部分前列腺癌被误诊为食管癌。（3）成功建立了新的多肿瘤标志物流程诊断软件。 结论 基于Bayes法建立诊断判别函数能显著提高前列腺癌诊断，具有较高的临床应用价值。