中医临床预测模型研究现状及方法进展

摘要

临床预测模型是借助现有临床数据构建合适的统计模型，并总结特定临床场景下某结局事件发生概率的规律性。临床预测模型在中医药领域的应用较少。针对中医药领域预测模型研究的制作流程进行全面介绍，包括：变量筛选(分为基于回归分析和基于机器学习两大类)、模型构建(线性回归、logistic回归、Cox回归和机器学习算法中的随机森林算法)、模型评价(AUC、一致性指数、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线、DCA决策曲线、NRI与IDI)、模型验证(内部验证和外部验证)及模型的可视化展示，以期为该方法在中医药领域应用的可行性和前景提供参考。

关键词

中医 / 预测模型 / 变量筛选 / 模型构建 / 模型评价 / 模型验证

基金资助

国家自然科学基金项目(No.82374298); 北京中医药大学学科后备带头人支持计划(No.90010960920033); 国家中医药管理局高水平中医药重点学科建设项目(No.zyyzdxk-2023249)