Les professionnels tels que les médecins et les psychiatres qui travaillent en milieu clinique sont souvent confrontés à des décisions difficiles qui n’ont pas de « solution correcte » immédiatement évidente. Un médecin, par exemple, peut avoir besoin de décider de la meilleure façon de traiter un patient lorsque chaque traitement disponible est associé à une forme de risque ou de danger. Dans de telles situations, un professionnel clinique peut être en mesure d’utiliser l’analyse de décision clinique, une technique formelle basée sur les mathématiques pour l’analyse d’une variété de choix possibles. L’analyse des décisions cliniques est généralement basée sur un «arbre de décision», un graphique des décisions possibles qui montre les possibilités à chaque jonction d’un processus et les probabilités associées à chacune. L’utilisation de l’analyse des décisions cliniques consiste à compiler et à comparer les probabilités de certains résultats sur un arbre décisionnel afin de déterminer quelles « branches » de l’arbre sont les plus susceptibles d’avoir un résultat positif.
L’analyse des décisions cliniques peut être utilisée au profit de la pratique clinique à de nombreux niveaux différents. Un médecin pourrait utiliser une telle analyse formelle pour choisir le meilleur traitement spécifique pour un patient individuel, par exemple. De même, les professionnels de la santé impliqués dans l’élaboration des politiques de santé, tels que les directeurs d’hôpitaux et de nombreux agents de santé du gouvernement, peuvent analyser formellement les résultats possibles de diverses décisions politiques. Même les patients, étant donné qu’ils possèdent les connaissances requises, peuvent utiliser l’analyse des décisions cliniques pour prendre les meilleures décisions concernant leur propre santé et les options de traitement.
L’arbre de décision est l’outil le plus couramment utilisé dans l’analyse des décisions cliniques. Un tel arbre indique les résultats possibles de chaque décision et la probabilité estimée que chaque résultat se produise réellement. Une option de traitement donnée, par exemple, peut entraîner des résultats tels que “maladie guérie”, “maladie guérie avec certains effets secondaires” et “maladie non guérie”. Chaque résultat pourrait conduire à de nouvelles décisions, chacune avec ses propres résultats et probabilités. Les décideurs peuvent multiplier les probabilités le long d’une branche donnée pour déterminer la probabilité globale d’un résultat final donné.
Bien que l’analyse de la décision clinique puisse fournir un aperçu de la meilleure façon d’aborder une décision difficile, ce n’est pas une manière parfaite de prendre systématiquement des décisions parfaites. Dans de nombreux cas, l’analyse décisionnelle formelle est utilisée lorsque les résultats possibles d’une série de décisions ont des probabilités similaires, de sorte que même le choix de la “meilleure” option peut n’offrir qu’une chance minime d’amélioration d’un résultat positif. De plus, il peut être difficile de tenir compte des nombreuses variables qui affectent les résultats de la décision, et parfois l’analyse de la décision clinique échoue en raison des conséquences totalement imprévues d’une décision. Cette méthode d’analyse décisionnelle repose sur la capacité du décideur à prédire les conséquences.