主要观点总结
本文基于The Innovation Medicine杂志发表的文章“Twelve practical recommendations for developing and applying clinical predictive models”，总结了预测模型在医学领域的开发与应用中的十二条关键建议。文章强调了预测模型在临床实施的重要性，并指出好的预测模型需要每个阶段的深思熟虑。建议包括预测模型开发前的临床考虑、选择预测指标、预测模型的样本量估算、处理缺失值和连续自变量、选择预测模型、合理筛选变量、从不同角度评价模型性能、内部和外部验证、模型更新、预测模型的impact评价以及模型的推广等。
关键观点总结
关键观点1: 预测模型的重要性及开发挑战
预测模型和人工智能在医学领域的迅速发展，但临床应用仍面临挑战。文章提出了十二条关键建议，以指导预测模型的开发和临床实施，为临床决策提供更好的支持。
关键观点2: 预测模型开发前的临床考虑
在开发预测模型前，需考虑是否有临床需求、类似模型的已有情况、模型的临床应用场景以及医生接受度等问题。
关键观点3: 选择预测指标
选择预测指标时需考虑是否容易获得、具有一致性、标准统一、客观可比和结果稳定等因素。
关键观点4: 预测模型的样本量估算
样本量估算需要结合实际情况，理解公式中参数的真正含义，并考虑EPP原则。
关键观点5: 处理缺失值和连续自变量
处理缺失值需要了解缺失机制和填补方法的合理性，处理连续自变量则需要结合统计学经验和临床应用场景。
关键观点6: 选择预测模型及合理筛选变量
选择预测模型时需权衡性能提高和临床应用方便，变量筛选方法应慎重选择。
关键观点7: 评价预测模型性能
评价预测模型性能至少应考虑区分度和校准度，并了解不同指标的各自缺点。
关键观点8: 预测模型的验证与更新
重视内部验证和外部验证的差别，并根据需要定期更新模型。
关键观点9: 预测模型的impact评价及推广
评价预测模型的impact需考虑对医生决策和患者结局的影响，并通过有影响力的专家推动模型的推广使用。
文章预览
本文内容来自我们在The Innovation Medicine杂志发表的文章Twelve practical recommendations for developing and applying clinical predictive models。 文章原文请点击文章最后的“阅读原文”，或直接点击下面链接： https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-med.2024.100105 近年来，预测模型和人工智能在医学领域迅速发展，但其临床应用依然面临挑战。 鉴于此，我们提出了十二条关键建议，以指导预测模型的开发和临床实施。 这些建议为预测模型的开发应用提供了一个全面的框架，并为每个阶段提供了详细指导。 必须认识到，一个好的预测模型不仅仅是统计软件的产物；而是需要在每个阶段都进行深思熟虑，因为在整个过程中可能出现潜在陷阱。此外，我们强调，在期刊发表一个预测模型仅代表部分验证，因为如何有效整合到临床实践中需要解决其他实际问题。 我们相
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