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很多人，對臨床預(yù)測模型的概念很模糊，你上網(wǎng)一查，都是各種專有名詞，然后告訴你已經(jīng)在臨床應(yīng)用很久了，很有用，各種牛逼的雜志都可以見到臨床預(yù)測模型的身影，在生信文章中更是普遍。 一通操作下來，你迷茫了，更加不知道臨床預(yù)測模型是什么東西了，感覺懂了，又感覺沒懂！ 今天用通俗的語言來解釋什么是臨床預(yù)測模型，讀完后，你應(yīng)該真的懂了！
簡單理解臨床預(yù)測模型，初聽這個名字，或許會覺得很高大上，其實沒那么復(fù)雜，你可以理解成一種方法，這種方法可以預(yù)測一個人到底是有病還是沒病，或者預(yù)測一個人一段時間后會不會死，或者預(yù)測一個人的某種疾病會不會復(fù)發(fā)，又或者是預(yù)測一個樣本到底是腫瘤還是正常組織...... 再直白一點，臨床預(yù)測模型是一個公式，根據(jù)這個公式，你提供一些基本信息，比如年齡、性別、體重、血紅蛋白量等（或者某個基因的表達(dá)量等），就可以計算出這個人到底是有病還是沒??！ 目前很多疾病都需要做磁共振、做CT、病理才能確診，假如你發(fā)現(xiàn)了一個公式，只要驗個血，得到幾個生化指標(biāo)，就能根據(jù)你的公式算出來這個人到底是有病還是沒??！這不比CT、磁共振、病理簡單多了？值得推廣。 所以，臨床預(yù)測模型的本質(zhì)是一種分類方法。通過這種方法，你可以對很多東西進(jìn)行分類，比如，生和死、有病和沒病、腫瘤和非腫瘤、復(fù)發(fā)和不復(fù)發(fā)等等。 既然是一種方法，那肯定就有準(zhǔn)確和不準(zhǔn)確，看名字也能知道，這只是一種預(yù)測，或者叫：猜（有根據(jù)的猜）！ 如果你這種方法能和金標(biāo)準(zhǔn)相提并論，那說明你的方法很牛，如果恰好你的方法更加簡單方便、經(jīng)濟(jì)適用，那你的方法真是太厲害了，非常有希望成為新的金標(biāo)準(zhǔn)！ 那如何評價你的方法好還是不好呢？這就是臨床預(yù)測模型的評價，通過各種指標(biāo)（后面會詳細(xì)介紹）、從各種不同的角度評價。 說了這么多，我怎么才能得到我的模型（或者叫方法）呢？這就是臨床預(yù)測模型的另一個主要內(nèi)容：臨床預(yù)測模型的建立。 前面說過，臨床預(yù)測模型本質(zhì)上就是一個公式而已！說個最簡單的，邏輯回歸（logistic），大家應(yīng)該都知道怎么構(gòu)建邏輯回歸吧？不就是自變量和因變量嗎。給你幾個自變量，一個二分類的因變量，大家通過SPSS點點點，就可以得到各個自變量的系數(shù)，然后就能寫出邏輯回歸方程了。你的這個邏輯回歸方程，這就是一個臨床預(yù)測模型了！給你幾個自變量的值，根據(jù)這個方程，你就可以算出因變量的值，然后就可以分類了！ 說到這里，相信你應(yīng)該明白很多了！但是這還不夠，你可能還聽過什么機(jī)器學(xué)習(xí)、lasso、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等等，別慌，這就是我們接下來要說的：臨床預(yù)測模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系。 臨床預(yù)測模型和機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，是不是聽上去也高大上，但是對于搞臨床的來說，不需要知道的太徹底，大概明白是什么就夠了。 邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，隨機(jī)森林、決策樹、支持向量機(jī)、lasso、嶺回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)、xgboost等等，這些都是和邏輯回歸一樣，就是不同的方法而已！ 學(xué)過醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的都知道（沒學(xué)過可能也知道），如果因變量是連續(xù)性變量，那么我們就用多元線性回歸，如果因變量是二分類變量，就用logistic回歸（分類）。回歸和分類，剛好就是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個主要任務(wù)。很多方法，比如隨機(jī)森林，既可以做回歸，又可以做分類，而且準(zhǔn)確度還很高，這就是為什么大家喜歡用其他方法的原因，主要是為了提高準(zhǔn)確性。 臨床預(yù)測模型，只是機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用之一，回歸和分類，適用于各行各業(yè)，所以在很多領(lǐng)域你都聽過機(jī)器學(xué)習(xí)這幾個字。此外，還有深度學(xué)習(xí)、人工智能等等，這些都可以簡單的理解為更加牛逼的方法！ 這些不同的方法都有各自適合的場景，在合適的場景下才能得到最好的表現(xiàn)，如何讓模型表現(xiàn)的更好，那就需要學(xué)習(xí)一些機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識了，這些東西在bilibili一搜一大堆，大家可以自行學(xué)習(xí)，不過千萬不要太沉迷喲！ 但是你一搜機(jī)器學(xué)習(xí)教程，出來的都是推薦你吳恩達(dá)、西瓜書什么的，我不推薦，這些東西不是給生物醫(yī)藥領(lǐng)域的人看的，你看這些，可能就是聽天書，畢竟很多醫(yī)學(xué)生，連高數(shù)都是不學(xué)的！我比較推薦statquest，b站也可以搜到，這是一個國外的生物統(tǒng)計教授的課程，他的風(fēng)格更適合我們！ 臨床預(yù)測模型和統(tǒng)計學(xué)我們學(xué)過的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)，在某些方面和機(jī)器學(xué)習(xí)是有交集的。比如，邏輯回歸、多元線性回歸，既是統(tǒng)計學(xué)方法，也是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這并不沖突，就像一個人在不同場合有不同身份一樣。 在談臨床預(yù)測模型時，我們可能是偏向于機(jī)器學(xué)習(xí)多一點的，畢竟用到的很多方法，都是來自于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。 你可能見到在很多生信文章中，使用一個模型并沒有提前檢驗各種條件，直接就用了。但在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中，很多方法都是有適用條件的，符合條件才能用。哪種才是正確的呢？ 其實不用糾結(jié)，別人能用你也能用，多看文章，你能發(fā)現(xiàn)各種用法，但是別人依然發(fā)了SCI，你也可以。如果非要說區(qū)別，這就涉及到先驗學(xué)派和后驗學(xué)派這些東西了，咱也不是很懂了，如果你有興趣，可以自己探索。如果就是為了發(fā)文章，那就別搞這些沒用的了，多看幾篇高分SCI，跟著里面的思路模仿吧！ 讀到這里，你應(yīng)該大致了解臨床預(yù)測模型，不致于云里霧里了。 如果覺得這篇文章不錯，歡迎點贊、在看、轉(zhuǎn)發(fā)，讓更多人看到；如果你還有疑問，也歡迎加入下面的交流群，繼續(xù)探討！
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