想做临床应用预测模型，一定要看这12条实用建议

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。

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