临床预测模型这么火，它到底是什么？ 外汇预测模型有哪些

1）目标疾病领域的目标结果是什么？如糖尿病、心血管疾病；某一并发症、死亡。

2）目标患者是谁？如普通人群、65岁以上老年人或2型糖尿病患者。

3）预测模型的目标用户是谁？如疾病领域内其他医生、健康相关组织、有患病风险的群体、其他关心该疾病的群体。

根据以上问题的答案，结合目标领域、患者选择相关领域的数据集，目标用户的类别将决定指标的选择和处理过程，这将影响临床预测模型的专业度和复杂性。

预测模型可应用的问题类型

2

第二阶段：选择数据集

在融合的过程中，医教研管等应用层面的落地，需要人才的聚集和产业生态的建立。自2013年成立以来，近百家中国领先医疗研究机构(排名前150)和政府机构与医疗人工智能公司医渡云达成合作。医渡云在发展中，凭借战略的国际化和文化的多元性，吸引了全球知名科学家及专业领域的优秀人才，为医院处理和集成融合了横跨10余年的医学信息，覆盖40余类重大病种，创建3000多个专科疾病模型，自主开发了医学数据智能平台。

数据集是临床预测模型最重要的组成部分之一，现实中需要搜索最适合的数据集并将其最大利用。通常也可以选择使用专业的临床数据源辅助和管理工具，梳理和建立包含研究终点和所有关键预测因子的主数据集。研究人员可根据预测模型的目的使用方法从中提取不同的子数据集。

不同的临床预测模型问题适合用不同的研究设计数据来回答。对于诊断类问题，其预测因子与结局均在同一时点或很短的时间内，适合采用横断面研究数据构建诊断模型；对于预后类问题，其预测因子与结局有纵向的时间逻辑，适合采用队列研究数据拟合预后模型。随机对照临床试验可视为更为严格前瞻性队列，因此也可用于建立预后模型，但在外推性受限。不同类型的临床预测模型特点如下表所示：

不同预测模型的特点及数据的选择

对于数据集中样本数量的最低要求，没有绝对共识。一般来说，大型、较新的数据集能够更好地反映目标群体的特征，可以增强模型的相关性、可重复性和可推广性，是建模的理想选择。

为了客观验证建模结果，通常需要将研究数据分成两个部分：训练数据集和验证数据集。根据研究者的特定目标，分割率可能会有所不同，但一般来说，应将