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  • 临床预测模型的应用
    2022-03-02 10:01:55

    构建临床预测模型策略的思考

    两个策略

    无论研究还是应用, 一个医学预测模型是否有存在的价值,取决于其预测效能是否高于已经存在的评估工具。医学预测模型的效能普遍较低,多在6.0~8.0之间,可能的原因:

    • 医学数据预测指标(X)代表性不佳,

    • 样本量不足,

    • 训练数据集代表性差(或数据不均匀),

    • 算法不够先进等。
      在穷尽了以上能够改善模型效能的方法之后,还可以做的就是变化构建模型的策略。这里提供两个可能的策略方面的思考:

    • 策略1: 不断细分人群并训练模型,直到模型预测效能达到预期。构建预测模型时常会采用公用的数据库,虽然是同样的数据集,但是会产生多个不同的预测模型,当大家观察这些预测模型的不同时,会发现这些预测模型是针对不同的人群, 年轻的和年老的, 不同病理类型的,不同性别的,等等,比如, 某个食管癌的预测模型数据首先细分为非化疗患者,然后限定患者AJCC总体分期为I-III期的患者(舍弃了第IV期的患者)。 这样做就为了获得较高的预测模型效能,虽然预测模型的效能提高了,但是限制了预测模型的应用范围却降低了, 导致部分亚群患者被排除在预测模型研究之外,此外,人群的不断细分也导致了样本量的不断下降, 同样对模型的外推行产生了潜在的不良影响。

    • 策略2:将策略1中用来分组变量作为预测因素之一,更多的预测因素也可以提高模型的预测效能。 还是上面食管癌模型的例子,可以将是否进行了化疗和AJCC分期(也是I-III期)作为预测变量来构建预测模型。这个策略的人群适用范围增加了,比如,进行过化疗的患者也可以使用这个模型,但是还是排除了部分患者,比如IV期的患者。样本量虽然增加了,但是样本的多样性也增加了,后者可能会对模型的表现产生不良的影响。

    讨论

    1. .两种策略构建的模型的预测效能哪个更高?大家首先想到应该是策略2, 策略2行不通,才转而采用策略1,鉴于策略1的普遍采用,所以估计来说策略1对于模型预测效能的提高更有效果。没有专门的比较过,可能不好下结论。
    2. 内部验证效能和外部验证效能,哪个更准? 许多的模型没有在外部数据集上进行验证,个人认为哪个策略更优,还是要在外部验证集上来比较,单纯的内部验证不能作为最后的结论。有人会认为内部验证集上的表现和外部验证集上的表现是一致的,从经验来看其实不一定,特别是模型预测效能相差不多的时候。
    3. 线性算法和非线性算法对策略的影响。 也是需要进行一下实验的验证,才能下结论。
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  • 预测模型APP的构建中,也要对这方面的信息进行重点的描述,防止用户的误用。 2. 模型本身参数达标 模型具有恰当选择的预测变量,准确的精确度和符合要求的样本量。 3. 经过外部验证 根据国外的或者外

    临床预测模型有没有用?
    一个模型最重要的目的就是对某种疾病的结局做出判断和预测,为后续的治疗措施提供依据。正是因为目前因为适用人群问题、样本量问题、预测因素选择问题等导致预测结果不是很准确,很多人认为预测模型没有用。但是随着相关数据分析技术的进步,相信这一点一定会改善。 其实,目前临床上正在使用的一些量表,也属于广义的临床预测模型,但是其预测准确度还不及一些新发展的预测模型。另一个临床预测模型提供的信息是,哪些是疾病结局相关的危险因素以及其对疾病结局影响的相对大小(权重)。理论上来说,用于构建预测模型的预测因素是经过挑选的对疾病结局有独立贡献的独立危险因素, 其存在会导致疾病结局倾向于发生,进一步,预测模型中有评分系统,改变一个预测因素的值,如果导致疾病结局发生的概率大大增加,表明这个危险因素对疾病的结局影响大。
    临床预测模型有没有用还和医生的水平有关系,对于一个大医院的、见多识广的专家,他通过本身的经验就可以预测或判断疾病的结局,可能比某个预测模型更准确,而对于一个小医院的、低年资的住院医师,一个良好的预测模型的判断会胜过他的经验所给出的判断。

    1. 明确模型的适用条件

    虽然模型的构建目的相同,但是模型往往是根据不同的患者特征所构建的。比如,人种不同,一个以白种人为主要人群构建的模可能不适合于中国人;一个以老年人为主要人群构建的模型往往不适合于青年人。所以,使用模型之前要明确模型的适用条件,一般可以从发表文章的“入选和排除标准”中获得这方面的相关信息。在预测模型APP的构建中,也要对这方面的信息进行重点的描述,防止用户的误用。

    2. 模型本身参数达标

    模型具有恰当选择的预测变量,准确的精确度和符合要求的样本量。

    3. 经过外部验证

    根据国外的或者外省市的人群构建的临床预测模型, 如果想在本地进行应用,就需要使用本地的人群来验证模型的参数。

    4. 能够影响临床决策或影响患者临床结局

    这是临床预测模型的最终评价指标,即使预测模型各方面都符合应用的条件,但是不能影响医生的临床决策或者患者的临床预后,这样的模型也是没有价值的。

    • 临床决策开展前后的研究
      设计通常比较临床医生在获得预测结果前后的行为(或者说他们将要采取的措施)。例如,Cassio等前瞻性地研究了94名急性下腹痛患儿的腹部超声的扫描价值。他们要求临床医生申请超声检查,并记录他们的诊断印象,以及没有超声影响时他们将采取的治疗措施。当做完超声检查并将结果提供给医生后,研究者再次询问一等,发现超声影像信息改变了46%的患者的初始治疗方案。当然,改变临床决策并不能保证患者是获益的,有些改变可能实际上是有害的。
    • 预测模型对结局产生效应的研究
      预测模型本身不可能对患者的健康产生直接获益, 除非预测结果可以使患者获得有效的预防或治疗干预。因此,检验结局的研究的一个重要条件是实际研究的预测变量不仅仅是预测模型本身,也包括随后所有的医疗保健。最好的情况是,这些研究的结局变量是发病率或者死亡率, 而不是一个简单的诊断或者疾病分期。结局应当足够宽泛以包括检验和治疗可能导致的不良反应,以及心理效应和医学效应。随机对照实验是理想的设计,根据现实情况一般采用观察性研究。采用观察性研究需重点关注各种偏倚的影响,比如志愿者偏倚和指示性混杂。

    5. 模型简约,易于使用

    预测变量的数量要适当,并制作成合适的形式。

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  • 临床预测模型 基本概念, 应用场景及研究思路.pdf
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    尝试将临床预测模型部署到移动端

    现在临床预测模型APP主要存在与网站上,需要联网进行访问,缺点是没有网路的情况下无法使用,和可能有一定的延迟,所以作为补充的一种形式是把临床预测模型布置到手机或者平板本地。本着这个想法投入到“如何将临床预测模型布置到移动端?”这方面的学习,起初以为业内可能已经有成熟的方法,但还是缺乏具体可以模仿的例子,好在临床预测模型也是一种数学计算,了解了公式,通过编程数学计算的模块和用户界面就可以实现临床预测模型在移动端的部署。对于逻辑回归模型和Cox比例风险模型制作的临床预测模型确实是这样的,因为以上两种模型属于线性模型,具有具体可以查询的参数, 我通过查询以上两种模型的概率和生存率的计算公式,在没有原始数据的情况下用python的kivy模块实现了对临床预测模型APP的构建(具体可以参见博客内的另一篇文章)。kivy
    然而当试图用同样的方式构建非线性模型的时候,发现kivy移动端的构建程序buildozer不支持某些必要的文库,比如Joblib和 pickle, 所以没有办法将随机森林、xgboost等非线性算法构建的临床预测模型布置到移动端,现在也不行,退而求其次,只能通过pyinstaller模块将临床预测模型构建为能在电脑运行的程序。通过了解,也不是所有的非线性模型都不能布置到移动端, google为了深度学习构建了一个tflite的模块,用意是方便图像识别等深度学习的算法在移动端的应用, 可以通过flutter语言布置到移动端,对于临床预测模型来说,通过tflite插件可以将“神经网络”构建的非线性预测模型部署到移动端,而其它算法构建的临床预测模型并不支持。

    大体情况就是这样。后知后觉来看,python 在数据数据处理方面的优势是相当明显的, 而flutter在APP制作方面的优势是很明显的,可以简单制作出最好看的APP,以及对tflite的支持,可以部署线性和非线性的临床预测模型。kivy 暂时认为可以不进行学习。
    flutter

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  • 临床预测模型】----10步建立预测模型 好多小伙伴在首次构建一个临床预测模型构建时,一头雾水找不着北???? 为了解决这一问题,小编思索良久,决定彻夜归纳,5min快速概括,告诉各位头大的小朋友,每一步应该怎么做...

    【临床预测模型】----10步建立预测模型

    好多小伙伴在首次构建一个临床预测模型构建时,一头雾水找不着北😭
    为了解决这一问题,小编思索良久,决定彻夜归纳,5min快速概括,告诉各位头大的小朋友,每一步应该怎么做~😁😁
    满满只放干货,划重点!!


    研究思路 🧐

    🎖准备工作 ➡️ 统计分析 ➡️ 成果展示
    在这里插入图片描述
    !!大部分的研究,取决于我们有什么样的现有数据!!
    so,数据是一切的源头,巧妇难为无米之炊。

    1、准备工作:

    1)确立研究问题
    2)选择数据来源
    3)数据的预处理

    在这里插入图片描述

    2、统计分析工作:

    1)模型选择
    2)单因素分析+预测变量的转换
    3)多因素分析+预测变量的筛选
    4)拟合模型/校准模型
    5)评估模型表现(模型验证)

    在这里插入图片描述

    3、成果展示:

    1)呈现预测模型
    2)报告研究结果

    在这里插入图片描述
    难以理解嘛?没关系,我们用做菜来表述这一过程~
    在这里插入图片描述
    这么一看,机器学习构建临床预测模型,也不是那么难嘛~🤣


    👩🏼‍💻研究设计🤓

    1、思维框架:PI(E)COTS准则

    1)研究类型
    2)研究对象/人群
    3)干预性研究?观察性研究?
    4)outcome,时间点
    在这里插入图片描述

    2、临床阶段中可研究的问题

    根据疾病的每个阶段,可以挖掘和发现不同的研究问题

    1)预防阶段
    2)诊断阶段 ➡️ 构建诊断模型
    3)治疗阶段
    4)预后阶段 ➡️ 构建预后模型
    在这里插入图片描述
    诊断/预后模型,根据思维框架进行拆解如下:
    在这里插入图片描述
    对于诊断模型的代表性研究,可以同样拆分:
    在这里插入图片描述
    对于预后模型的代表性研究,同样拆分:
    在这里插入图片描述
    好啦好啦,具体的统计方法怎么选择呢?
    这又是另一块重点知识点了,也是机器学习中又一核心问题。。

    具体可移步拜访小编的csdn博客,目前在持续更新中…

    小编作为初学者,有遗漏或者缺少的地方,期待各位读者不吝赐教,与各位小伙伴们的交流与合作呐~~🥳🥳🥳🧚🏽‍♀️

    ending!

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