纵向数据、动态预测模型前沿方法最全总结

很多时候，我们都渴望“预测未来”——比如，一个60岁老年人5年后是否会发展为阿尔茨海默病？一个乳腺癌术后的患者是否会复发？而传统静态预测模型往往只给我们“一次性的”答案。这就好比只看了一张静态照片，就想判断一个人的一生走向。现实中，人的健康状态是随时间变化的，人生轨迹是“连续剧队列”而不是“横断面photo”。 随着时间的推移，个人特征、暴露情况、临床实践，甚至整个医疗系统都在发生变化，这意味着基于静态数据的预测会发生偏倚，甚至失效，这种现象称为校准漂移（calibration rift），是疾病风险预测模型实践中的主要缺陷之一。如何充分利用日益丰富、实时变化的信息，解析变化趋势对健康结局的影响，构建更为精准的动态风险预测模型（动态模型），是当前模型方法研究的重点，是疾病精准防控的迫切需要。 前2章节我们进行了临床风险预测模型(clinical prediction model, CPM)总论概况，动态预测概念与方法入门的统计介绍。

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