我們團隊已經發布了3門關於臨牀預測模型的課程，剛開始為了幫做各位學員掌握這種方法，我們發布了《臨牀預測模型簡明教程》，然後有很多學員說沒有醫院數據，也沒有時間等待收集，為了幫助大家獲取臨牀數據，我們發布了《SEER數據之臨牀預測模型》，然而學員說想搶發數據，為了提供剛剛見世的數據，供大家進行搶發，我們發布了《TARGET臨牀數據挖掘課程》，但是這些課程都是基於腫瘤數據，有生存時間的數據，基於Cox回歸模型，而不能發腫瘤相關的文章的學員，只能眼眼看。因此，有學員多次請求我們錄製非腫瘤數據，沒有生存時間，基於logistics回歸模型的預測模型課程，為了滿足各位學員的需要，我們團隊國慶七天都是沒有休息，通宵在為大家準備課程，到了今天，我們錄製好了一套《非腫瘤數據做臨牀預測模型課程》，現在開始發布。下面對這門課程進行介紹：

我們這裡所指「非腫瘤」是指沒有生存時間的數據，包含各種各樣的疾病，當然也可以是腫瘤，例如預測發生併發症的風險、預測患老年癡呆的風險、預測患糖尿病的風險、預測患腫瘤的風險、預測出現中風的風險、預測死亡的風險、預測出現過敏的風險、預測出現耐藥性的風險等等。

1、臨牀醫生

2、在醫院上班的研究生

3、能夠拿到醫院臨牀數據的研究員

1、之前的課程都是做有生存時間，腫瘤方向的數據

2、本門課程是適合各種各樣疾病，沒有生存時間的數據

3、之前的課程都是基於Cox回歸模型

4、本門課程是基於logistics回歸模型

1、學會lasso回歸篩選預測因素的操作

2、學會logistics回歸模型的操作

3、學會利用C-index評價模型

4、學會利用ROC曲線評價模型

5、學會利用校準圖評價模型

6、學會利用臨牀數據發文章

1、少講理論，注重具體操作

2、結合具體的範文進行講解

3、提供幾個案例參考

4、課程做到簡單明瞭，思路清晰

5、幫助學員節省大量的時間

1_課程介紹

2_例文思路解剖

3_軟體的下載與安裝

4_數據格式的整理

5_利用lasso回歸篩選變數

6_logistics回歸分析

7_Nomogram

8_C-index

9_Calibration

10_ROC

11_DCA

12_模型驗證

13_案例分析一

14_案例分析二

15_案例分析三

16_案例分析四

17_案例分析五

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