目的 结合前列腺肿瘤标志物检验和临床信息进行数据挖掘，从技术层面探索检验医学的临床实践新途径.方法 依托实验信息系统(LIS)与医院信息系统(HIS)的数据信息平台，回顾分析泸州医学院附属医院2010年1月1日至2011年7月1日所有"前列腺肿瘤标志物"检验组合的病例，采用ROC曲线下面积法筛选出有价值的指标建立人工神经网络诊断模型，用验后概率来解释前列腺肿瘤标志物检验报告. 结果 对前列腺癌诊断具有显著意义(P＜0.05)的指标是TPSA、cPSA、年龄，建立的诊断模型预测值的ROC曲线下面积是0.916 (P＜0.0001)大于任何单检验指标的曲线下面积.结论 ANN模型在多项检验项目分析中具有更高的诊断效率；用验后概率解释检验报告是检验医学临床实践切实可行的新途径.