统计方法
- 生存分析：处理“到某个事件发生需要多久”的数据，例如无进展生存期。
- Logistic 回归：用于是 / 否类的结局，例如是否获益、是否应答。
- GEE（广义估计方程）：适合同一患者多次测量的重复数据。
- GLM / Lasso：Lasso 在变量很多时自动筛选出有贡献的变量，减少过拟合。
SERVICE 03
统计分析与预测建模
生存分析、GEE、Lasso、Random Forest、SVM 等建模，做交叉验证与外部验证，交付统计分析计划与 Nomogram。
您什么时候需要这项服务
- 研究开始前要写统计分析计划。
- 有一批临床与分子变量，想做成医生或研发团队真正用得上的风险分层工具。
- 审稿人要求补充外部验证或更严格的模型评估。
- 同一患者有多次测量的数据，需要合适的统计方法处理。
METHODS
我们做什么
机器学习方法
Random Forest、SVM 等机器学习方法。我们只交付能说清依据的模型，模型经交叉验证与外部验证，模型代码与验证结果随报告交付。
Nomogram
Nomogram 是一张换算图：年龄、分期、突变状态等变量各自换算成分数，加总后对应到预测的风险或生存概率。医生不需要软件，拿笔就能使用。
DELIVERABLES
交付物
- 统计分析计划
- 模型代码与验证
- Nomogram / 风险分层工具
QUESTIONS WE HEAR
研发团队常问的问题
“这项研究的统计分析计划怎么写？主要终点和协变量怎么设定？”
“我们有几十个临床与分子变量，能不能做成一个可用的风险分层工具？”
“审稿人要求外部验证，现有数据应该怎么设计验证方案？”