临床预测模型这么热，你还在犹豫什么？诊断模型、预后模型和疾病发生模型那些事你知道吗？

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临床预测模型

是指使用参数/半参数/非参数数学模型来评估受试者当前患有某种疾病的概率或将来发生某种结局的可能性。通过该模型，利用已知特征来计算未知结局发生的概率。临床预测模型一般采用各种回归分析方法建模，回归分析的统计本质是寻找一种定量因果关系。

诊断模型：侧重于研究对象的临床症状和特征，以及诊断某一疾病的概率。

预后模型：侧重于研究疾病在特定时间段内复发、死亡、伤残和并发症等结果发生的概率。这种模型在研究中非常常见。

疾病发生模型：是根据受试者的一般特征来预测未来是否会发生某种特定的疾病，这在临床数据研究中也很常见。

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1.我们都知道对于恶性肿瘤，TNM分期系统是最具代表性的预测模型。TNM的最大优势在于它简单快捷，但最大的问题是预测不够准确，这与临床医生的期望值相差甚远。临床实践中，对预测工具的使用需求远远不局限于预测疾病的发生或预测患者的预后这两方面。

2.如果能提前预测病人的病情，比如肝癌病人，如果我们能提前预测其是否有微血管浸润，这可能有助于外科医生在标准切除和扩大切除这两个完全不同的切除方式之间作出选择。

3.在临床实践中发现，根据术前影像学检查判断的淋巴结状态不够准确，具有较高的假阳性或假阴性。在放疗和化疗之前，是否有可能根据已知的特征准确预测患者的淋巴结状态？这些临床问题都可以通过构建合适的预测模型来解决。

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