临床预测模型构建：构建预后模型和诊断模型流程【干货】

2022-03-21 15:19 作者:尔云间 0人读过 | 我要投稿

废话不多说，直接上干货

构建临床预测模型主要步骤包括哪些？

临床预测模型并不像拟合统计模型那么简单。从模型的建立、验证、评价到应用，都有一个完整的临床预测模型研究过程。一般都是借助可视化图形和六个重要步骤来构建疾病预测模型:

1. 选择一组预测因子作为潜在的疾病影响因素，并将其纳入风险评分；

2. 选择合适的统计模型，来分析预测因子与疾病的关系；

3. 从现有预测因子中通过各种算法（LASSO、COX、SVM、RF等）选择具有显著意义或非常重要的变量，将其纳入风险评分；

4. 构建风险评分模型；

5. 风险评分模型性能评估或者评价；

6. 解释风险评分模型在临床实践中的应用；

7. 研究风险评分模型与热点关联（免疫微环境，肿瘤突变负荷TMB等）。

了解了构建预测模型基本流程之后，你可能觉得收集患者样本或数据会花费大量的时间，那么你要是这样想就大错特错，在这个人工智能火热、测序技术普遍的时代，除了自己收集样本之外，还可以通过公共数据库数据啊（例如TCGA、GEO和GTEx等）都可以利用。

下面我们就列举一些近年来，临床预测模型与热点研究（m6A、免疫浸润、铁死亡、细胞焦亡等）结合的高分纯生信论文（公共数据库挖掘）。

有了数据之后你又觉得不会构建预测模型的相关方法、算法或者技术。这点你就更不用担心了，因为我们的千聊课程就提供了这些技术方法。除此之外，还提供了构建预测模型、热点研究（m6A、免疫浸润、铁死亡、细胞焦亡、坏死性凋亡、乳酸代谢、药物代谢、内质网应激、氧化应激等等）这样类似的分析支持，如果你有兴趣或者需求，请关注我们的宫主号eryunjian2014咨询或者查看更多的干货。

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