本文针对疾病诊疗过程中存在的实际问题和治疗方案评估研究现状，从患者个体差异的角度，分析了疾病诊疗决策模式及体系框架，并对患者个体差异的疾病诊疗模式下的复杂疾病诊断关键影响因素识别及考虑患者偏好的治疗方案评估问题进行了深入研究，为提高医疗服务质量及科学评估并合理利用稀缺的医药资源，实现以人为本的个性化医疗提供一定的理论参考。论文主要研究内容和创新性工作如下：（1）分析了疾病诊疗的影响因素、治疗方案类型及医疗信息特点，从患者生物性及人文性个体差异两个方面研究了疾病诊疗的决策体系，构建了实施基于患者个体差异的疾病诊疗决策模式理论框架，详细介绍了系统框架的组成结构及存在的关键技术问题。（2）为了更好的识别具有影响因素多、样本量少等数据特点的疾病诊断关键影响因素，提出结合弹性网和支持向量机算法对其关键影响因素进行识别的方法。与其他方法相比，该方法可以对样本数据集进行更有效的降维及提高疾病诊断的预测正确率。在此基础上，考虑高维低样本数据的不均衡性及多分类问题，运用过抽样和欠抽样相结合的方法对不均衡数据进行处理，结合弹性网和支持向量机多分类方法，实现对高维小样本且不均衡的医疗数据关键特征的有效识别。（3）针对医患共同参与医疗决策过程中，各参与方对治疗方案的疗效和风险等存在偏好差异，难以达成一致的治疗方案，本文在离散选择实验对各参与方偏好调查的基础上，分别引入满意度函数、逼近理想解法和质量损失函数，从不同的评价理念对备选治疗方案进行评价排序，并通过算例验证了每种方法的可行性和合理性。（4）考虑治疗方案评估过程中评估者对各指标的偏好权重及治疗方案指标值的不确定性，结合循证证据与模糊多属性群决策方法研究了不同领域药物的评估问题。在EVIDEM框架的基础上，运用基于模糊语言偏好关系的层次分析法及改进的TOPSIS法对混合指标的治疗方案进行评估。（5）针对疾病诊疗决策模式缺乏患者有效参与临床决策，表达患者真正需求的方式，本文从风险和利益两个维度建立治疗方案评估指标体系，提出了一种基于患者个体风险态度及价值偏好的治疗方案分类方法，实现基于患者个体偏好对不同治疗方案进行科学分类，为临床决策制定提供参考意见。