建模，是一个统计学常见的概念。
近几年，建模在临床医生论文中也悄悄蔓延。
越来越多科研工作者用预测建模在国际顶尖期刊上占据自己的一席之地。
临床预测模型，简单说，就是把已知的疾病特点特征，利用参数、半参数或机器学习的算法构建数学模型，利用已知疾病信息，预测未知结局发生的可能性。
这种方法在现阶段医学研究领域广受重视，不少团队都在尝试建立各种各样的疾病诊断或是治疗的预测模型。
通过预测模型的建立，对疾病的诊断和治疗有了新的方向，不仅在国际期刊上成功发表，也能一定程度推动医学研究的发展。
对于临床医生来说，工作繁忙，每天忙于门诊手术台、收病人、写病历，几乎没有时间去做科研，更别提实验台上的基础科研。
兼顾临床和科研，不需要做基础科研实验的预测建模，成为医生发 SCI 论文的主要趋势。
临床预测模型类论文不需要基础科研实验、不需要写综述、不用写 Meta 分析、不做 RCT，照样发表 SCI 期刊。
临床预测模型
建模，不是说建就建。作为不学高数、统计学基础较为薄弱的临床医生来说，尽管有些遥遥领先的同行已经通过建模发表无数篇 SCI，追起这些优秀的同行也不是一朝一夕。
但是，有专业的老师领进门，用正确的方法学习也不难，三天就能学会！
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讲师是谁？
临床医生，却不被临床所限制。
以第一作者、共同第一作者、通讯作者发表 SCI 论文 30 余篇（总影响因子大于 100 分）。
曽多次受邀在国内学术会议发言，讲授医学统计学与循证医学方法学课程，授课经验丰富，深入浅出，方法通俗易懂。
用医生听得懂的语言，讲授 R 语言的应用，用临床医生身边的案例，讲解临床预测模型的建立。
你将学会什么？
1. 用 R 语言完成临床预测模型的参数（广义线性模型、判别分析）、半参数（Cox比例风险模型、竞争风险模型）和非参数模型的构建；
2. 临床预测模型的评价和验证（C-statistics、NRI 与 IDI 的计算、Calibration 曲线与 DCA 决策曲线分析）；
3. 了解机器学习（KNN 最近邻法、支持向量机、分类回归树、神经网络与深度学习等）在医学中的应用。
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题图来源：站酷海洛PLUS
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