亲测！坚持30天肯定能学会临床预测模型
近两年很火的临床预测模型，听着很高大上，是不是以为很难？其实不然，用我的学习步骤，你肯定能学会，和我一起2025猛猛冲临床科研！
临床医学专硕如何进行自己的学术规划？
根据国家卫健委制定的培养计划，临床医学专业型硕士研究生需要在研究生期间完成大约33个月的住院医师规范化培训轮转计划，在学期间取得执业医师资格证、住培结业考试合格，并完成学位论文答辩评审，才能毕业并取得学位。因此，我们这类专硕根本就不可能整天泡在实验室去做漫长的基础研究，去掉一两年都不一定能有结果的课题。
所以对于专硕的同学，建议以临床研究为主，尽量结合自身导师团队的临床工作特点，尽可能早地设计课题，并进行一定地数据收集和统计学习。这个过程虽繁琐，但只要设计得当，选择正确的统计方法，很大机会可以完成一篇高质量的研究型论文。这类研究论文紧密联系临床，具有很高的实际意义和借鉴价值，近年来临床相关学术期刊越来越高影响因子也说明了这个趋势。
具体怎么去学？可以参考我之前的学习步骤👇
1️⃣ 了解临床研究基本知识
临床医学研究类型种类繁多，且容易被混淆。因此，准确地找到与研究目的匹配的临床研究类型，并根据研究类型准确设计医学试验并搜集数据，就必须清楚了解每一种研究类型的定义以及不同研究类型之间的区别。
2️⃣ 掌握临床数据库基本知识
对于一些还没有太多自己数据、没有太多临床经验年轻医生来说，想要做临床研究，最大的阻碍就是数据来源问题，这一点完全可以通过公共数据库来解决。
常用的公共数据库主要有：
- 中国健康与营养调查 (China Health and Nutrition Survey, CHNS)
- 中国健康与养老追踪调查 (China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)
- 美国国家健康与营养调查 (National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES)
- MIMIC重症系列 (Medical Information Mart for Intensive Care)
- 美国SEER数据库 (Surveillance, Epidemiology, and End Results)
- BioLINCC数据库
- Dryad公开数据平台
- 癌症基因组图谱 (The Cancer Genome Atlas, TCGA)
- 英国生物样本数据库 (UK biobank) 【收费】
3️⃣ 寻找合适数据进行下载
数据库这么多，那如何寻找适合自己的数据呢？就需要掌握各个数据库具体有在哪些数据，适合哪些疾病研究了，这里我主要以最常用的三大数据库为例：
① NHANES：
NHANES的独特之处在于结合了面谈、体检和实验室检查。面谈数据包括人口统计、社会经济、饮食和健康相关问题，可用于确定主要疾病的患病率和疾病的危险因素。这些信息将用于评估营养状况及其与促进健康和预防疾病的关系，这也是我们利用此数据库进行研究的方向。
② SEER：
SEER数据库内记录了不同癌症病种患者人口学特征、临床病理资料和生存资料，如性别、年龄、组织学类型、分期、生存时间、状态、死亡等等，病灶样本数量大，统计学效能强。数据库中的肿瘤可分为9类：乳腺、结肠&直肠、其他消化系统、女性生殖、淋巴&血癌、男性生殖、呼吸系统等，其尚未涵盖的类型，比校适合以上这些科室。
3️⃣ MIMIC：
MIMIC数据库收集了麻省总医院重症监护室（ICU）患者数据多年来的临床数据，包括医疗记录、实验室结果、生理监测数据等。数据包含了患者的基本信息、临床诊断、用药信息、实验室检测结果、生理监测数据、预后等多类型的医学信息。
MIMIC数据库几乎涵盖了所有科室的重症数据，所以适合做一些重症研究，例如：
- 重金症（脓毒症、急性肾损伤）
- 心血管疾病（心梗、冠心病、心房颤动、心衰）
- 呼吸系统（COPD、肺栓塞、肺炎、ARDS、呼吸衰竭）
- 消化系统（胰腺炎、肝炎、胃炎）
- 神经系统（脑梗塞、脑出血、癫痫、缺血性脑卒中）
- 内分泌（糖尿病、痛风）
- 泌尿系统（肾炎、慢性肾脏疾病）
- 风湿免疫疾病（系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎）
- 其他（新生儿、骨折等）
提示： 数据库太多，这里不能一一列示完全，如果大家不知道自己的方向适合哪个数据库，可以互动区🍎留言你的科室，我这边给你看看数据～
3.1 学习数据库的基本操作流程
上述数据库的数据下载，基本都是注册账号、申请权限、下载数据这么几个步骤，很简单。我主页都分享过详细步骤👇
4️⃣ 学习预测模型构建方法
临床预测模型，是一种通过纳入多个变量预测结果发生情况的统计学模型，可对患者的疾病发生、严重程度分层、风险和转归等临床情况进行预测，帮助医生更准确地评估患者的疾病风险和预后，提高临床决策的准确性。九步完成构建：
- 基础知识：了解预测模型和研究框架；
- 确定问题：明确研究问题及模型目标；
- 选择数据：找到合适数据进行分析；
- 数据处理：处理缺失值、标准化变量；
- 模型选择：确定分析工具（如logistic回归）；
- 训练模型：对数据进行建模训练；
- 模型评价与验证：评估模型的效果；
- 结果呈现：进行数据可视化展示；
- 撰写报告：总结分析内容、结果及意义。
5️⃣ 复现临床研究基本套路
- 从数据库下载数据
- 确定危险因素
- 基于这些危险因素构建预测模型
- 通过各种指标对模型的进行评价
实际案例：
以SEER数据库下载2004年至2018年所有老年MBT患者的临床病理数据为例，进行随机分配训练集（70%）和验证集（30%），采用Cox回归分析患者的危险因素，使用一致性指数（C指数）和工作曲线下面积（AUC）进行模型验证，并绘制Kaplan-Meier曲线。
是不是大体上就是这样四个步骤？
纸上得来终觉浅，学临床研究预测模型一定要自己亲自去操作，看是永远学不会的。比较快的方法就是参加项目，项目会推着你坚持学习！
