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構建臨床預測模型主要步驟包括哪些？

臨床預測模型并不像擬合統(tǒng)計模型那么簡單。從模型的建立、驗證、評價到應用，都有一個完整的臨床預測模型研究過程。一般都是借助可視化圖形和六個重要步驟來構建疾病預測模型:

1.????? 選擇一組預測因子作為潛在的疾病影響因素，并將其納入風險評分；

2.????? 選擇合適的統(tǒng)計模型，來分析預測因子與疾病的關系；

3.????? 從現(xiàn)有預測因子中通過各種算法（LASSO、COX、SVM、RF等）選擇具有顯著意義或非常重要的變量，將其納入風險評分；

4.????? 構建風險評分模型；

5.????? 風險評分模型性能評估或者評價；

6.????? 解釋風險評分模型在臨床實踐中的應用；

7.????? 研究風險評分模型與熱點關聯(lián)（免疫微環(huán)境，腫瘤突變負荷TMB等）。

了解了構建預測模型基本流程之后，你可能覺得收集患者樣本或數(shù)據(jù)會花費大量的時間，那么你要是這樣想就大錯特錯，在這個人工智能火熱、測序技術普遍的時代，除了自己收集樣本之外，還可以通過公共數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)?。ɡ鏣CGA、GEO和GTEx等）都可以利用。

下面我們就列舉一些近年來，臨床預測模型與熱點研究（m6A、免疫浸潤、鐵死亡、細胞焦亡等）結(jié)合的高分純生信論文（公共數(shù)據(jù)庫挖掘）。

有了數(shù)據(jù)之后你又覺得不會構建預測模型的相關方法、算法或者技術。這點你就更不用擔心了，因為我們的千聊課程就提供了這些技術方法。除此之外，還提供了構建預測模型、熱點研究（m6A、免疫浸潤、鐵死亡、細胞焦亡、壞死性凋亡、乳酸代謝、藥物代謝、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)應激、氧化應激等等）這樣類似的分析支持，如果你有興趣或者需求，請關注我們的宮主號eryunjian2014咨詢或者查看更多的干貨。

秀一些我做好的分析圖表！

怎么樣，挺不錯的吧，有沒有高分SCI既視感？

快來和小編聊聊吧！