结肠直肠癌(CRC)已经成为威胁中国人民生命健康的重大因素之一,国际上应对结直肠癌的手段主要包括癌症筛查和癌症治疗。为降低癌症造成的伤害,各国都在尝试构建适应本国国情的筛查策略,期望通过构建数学模型来降低结直肠癌的患病率和死亡率。但我国的国情复杂,结直肠癌筛查方案还有待进一步进行针对性研究。为此,本文针对我国城市居民情况,构建结直肠癌的数学模型。本文主要利用已有文献数据,构建基于马尔科夫链的结直肠癌自然史模型和筛查模型,并通过实验仿真探索能够降低结直肠癌患病率和致死率的筛查方案。具体工作研究和贡献如下:(1)构建了结直肠癌自然史模型。基于马尔科夫链的模型详细描述了结直肠癌自然史,细分了结直肠癌的癌前状态、癌后状态等。利用对数正态分布刻画了个体患癌风险的异质性。(2)提出了基于既往筛查结果的结直肠癌筛查方案。本文提出的筛查方案中,筛查间隔的确定基于上一次筛查的结果动态调整,且筛查结果是部分可见的。此外,本文构造了新的成本效益指标——累计减少患癌人数的增加收益。(3)蒙特卡罗实验仿真。首先进行结直肠癌自然史的模型校准,之后进行基础性分析和敏感性分析。基础性分析是通过仿真对多个筛查策略进行经济学评价。敏感性分析是在筛查参与度变化时,分析筛查参与度对成本效益值的敏感性。最后本文给出了完整的模型构建、模型校准以及敏感性分析等,为结直肠癌以及其他癌种工作者提供指导。