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医学数据模型提问问题
当在谈临床预测
模型
时候,我们究竟在说啥?
答:
学术一点话就是
模型
构建和模型评价 ,在
医学
类临床资料统计中,我们常用的有 线性回归,逻辑回归,cox回归 等。在我们拿到收集好的
数据
时候,我们要开始构建预测模型了,我们首先面对的一个
问题
就是该选择什么的因素纳入分析?周支瑞老师对这种情况给出了三条原则:1.当自己样本量足够大(每一个研究因素...
学了医学统计学后,你认为
医学数据
处理的要经过哪些流程或处理方法...
答:
6、
模型
建立和预测:在一些
医学问题
中,可以使用统计模型来建立预测模型。例如,逻辑回归、生存分析等方法可以用来预测疾病的发病风险或生存率。7、结果解释和报告:最后,根据
数据
分析的结果,需要对结论进行解释和报告。这包括将统计结果转化为可理解的语言,并提供相关的图表和表格来支持结论。
大
数据
在医疗行业的应用面临的挑战有哪些方面
答:
1、数据质量 目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、
医学
药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的
问题
。2、不确定性的度量问题 目前比较成熟且进入实用阶段的大
数 据模型
多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中,面向医生和患 者...
什么是回归
问题
答:
回归
问题
是指在统计学和机器学习中,通过分析一个或多个自变量与一个连续因变量之间的关系,来预测或建立一个数学
模型
的问题。下面将从回归问题的定义、应用领域、回归模型和评估指标等方面进行详细介绍。一、回归问题的定义 回归问题是指在给定一组自变量的情况下,通过找到最佳拟合曲线或平面,来预测或估...
医学
统计校正
模型
分类有哪些
答:
医学
统计校正
模型
分类包括以下几种:1、线性回归模型:通过使用线性关系来校正医学统计
数据
,可以校正一些线性偏差或误差。2、Logistic回归模型:用于校正二分类医学统计数据,例如判断是否患有某种疾病,或者是否发生某种不良事件等。3、线性混合效应模型:适用于校正具有固定效应和随机效应的医学统计数据,可以...
大
数据
分析在疾病与健康研究方面的应用
答:
通过亚健康体检
数据
挖掘,分析导致疾病的影响因素,建立评估
模型
来预测危险度,并进一步建立疾病的预测模型。 2.2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析,研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康
医学
指标以外的相关外部数据(如职业、...
智能
医学模型
评价的维度有哪些
答:
智能
医学模型
评价的维度有精度、实用性、泛化性等。1、精度,指模型对实际情况的预测准确度。精度是模型评估的基本指标之一,通常使用准确率、灵敏度、特异度、ROC曲线、F1值等指标进行评估。2、实用性,指模型在实际应用中的可行性和有效性,包括模型的可解释性、操作性、稳定性和可用性等方面。3、泛化...
什么是GPT?
答:
GPT是由多个算法、算力和
数据
组成的大型语言
模型
。具体来说,它使用了深度学习算法,并利用了强大的GPU加速器进行训练和推理。此外,GPT还需要大量的文本数据来训练和优化模型。高质量的文本数据可以为模型提供丰富的上下文信息和语言结构,从而提高模型的性能。同时,模型也可以通过学习这些数据来改进自然语言...
大
数据
在
医学
上可以用于哪些方面?
答:
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成
医学
研究设备。通过收集用户的相关
数据
,可以追踪你一天走了多少步,或者提示你化疗后感觉如何,帕金森病进展如何等
问题
。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化,吸引更多的参与者,并提高数据的准确度。大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况...
如何利用多值处理效应
模型
?
答:
利用多值处理效应
模型
的步骤如下:定义
问题
:首先,你需要明确你的问题是什么。这可能涉及到你想要比较的不同处理或条件,以及你感兴趣的结果或效应。收集
数据
:然后,你需要收集相关的数据。这可能包括处理或条件的数据,以及结果或效应的数据。建立模型:接下来,你需要建立一个多值处理效应模型。这个模型...
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