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实用新型数据分析思路:1.筛查类临床预测模型+极端阈值+shinyAPP;2.机器学习+SHAP临床危险因素鉴定;3.贝叶斯变量间关系定量。详见“医研趣与美”公众号
模型名称 应用场景 作者/联系方式 类别 用户名/密码
食管癌患者远处转移模型 基于SEER数据库开发,食管癌患者远处转移风险预测,后续措施为PET/CT检查,决策阈值可选 医研趣与美/liuyp2080@163.com shiny机器学习预测模型 demo/demo
数据预处理 对数据进行缺失值、过滤、插补、编码等处理,使其可以进行数据分析 医研趣与美/liuyp2080@163.com streamlit数据处理工具 tools/tools
荧光图片处理 调整荧光图片的对比度、亮度、变换通道颜色等 医研趣与美/liuyp2080@163.com streamlit数据处理工具 tools/tools
L3CT肌体组成测量 使用.dcm格式的CT图片,输出肌肉、皮下脂肪和内脏脂肪 消安/- streamlit数据处理工具 联系作者
心肺运动试验驱动的肺癌围手术期风险智能评估工具 通过多个变量预测肺癌术后并发症的发生概率. lijin/- shiny数据处理工具 联系作者
机器学习+SHAP临床危险因素鉴定 采用xgboost结合SHAP鉴定临床危险因素,包括重要性排名、交互作用、曲线关系等,是对传统分析方法的补充 医研趣与美/liuyp2080@163.com shiny数据处理工具 tools/tools