关于Web APP 促进临床预测模型进入临床实践的讨论

关键词： 临床预测模型、Web APP、实践、标准、讨论、分享

近年来，随着机器学习技术的快速发展，临床预测模型在辅助诊断、预后评估、治疗方案选择等方面展现出巨大潜力。然而，将临床预测模型从研究成果转化为临床实践仍面临诸多挑战。构建一个预测模型是相对容易的技术，每天都有众多的预测模型被制作出来，但是真正用到临床上的就少之又少。思考和探讨临床实践对于预测模型的要求和实现路径并制定出一定的标准反过来指导预测模型的构建是必要的。
构建临床预测模型Web APP，通过一些模块可以辅助预测模型在临床上的落地，比如模型介绍模块可以介绍模型的适用范围等，外部验证模块，可以方便用户了解本地数据是否可以适用于模型等等，笔者认为是临床预测模型的落地提供了一种可行的方案。
本文首先概括了临床预测模型进入临床实践的要求，然后详细阐述了通过Web APP实现临床预测模型服务临床的可行性和需要探讨的问题。

1. 临床预测模型进入临床实践的要求

临床预测模型是指利用统计学或机器学习方法，从患者的临床特征、实验室检查结果等数据中提取信息，建立用于预测患者未来疾病发生、发展或治疗效果的模型。

1.1 模型性能

• 准确性：模型预测结果与真实结果的一致程度。
• 可靠性：模型预测结果的稳定性和一致性。
• 鲁棒性：模型对数据噪声和异常值的敏感程度。

1.2 模型解释性

• 模型的内部机制和决策逻辑需要可解释，以便医务人员理解和信任模型预测结果。

1.3 临床实用性

• 模型需要易于使用，能够与现有的临床工作流程无缝衔接。
• 模型需要提供可操作的建议，帮助医务人员做出更好的临床决策。

1.4 伦理和法律问题

• 模型需要符合相关伦理和法律规范，确保患者隐私和数据安全。

2. 通过Web APP实现临床预测模型服务临床的可行性

2.1 Web APP的优势

• 易于访问：Web APP可以部署在互联网上，可以通过任何支持网页浏览的设备访问，不受时间和地点限制。
• 便捷使用：Web APP可以设计成易于使用，即使是没有计算机专业知识的医务人员也可以轻松使用。
• 可扩展性：Web APP可以根据需要进行扩展，以满足不同用户的需求。

2.2 Web APP实现临床预测模型服务的关键技术

• 机器学习模型部署：将训练好的机器学习模型部署到Web服务器上，以便用户可以调用模型进行预测。
• 人机交互界面设计：设计友好的人机交互界面，方便用户输入患者数据和获取预测结果。
• 数据安全和隐私保护：确保患者数据的安全和隐私，符合相关伦理和法律规范。

3. 有许多的问题需要进行探讨

3.1 预测模型达到什么标准可以进入临床实践

• 模型的准确度显然不会达到100%，但是达到多少合适呢？或者有方法让准确度不是那么高的模型也能进入临床实践，比如，预测模型用于筛选某临床检查的人群，提高该检查的阳性率。

3.2 Web APP需要具备哪些功能让预测模型简便易用？

• 改变变量名和标签名的功能，因为预测模型要求外部数据和构建模型的数据完全匹配，该功能可以帮助使用外部数据；
• 外部验证功能，进行本地数据的验证。

3.3 伦理和法律问题

• 制定相关伦理和法律规范，确保模型的应用符合社会道德和法律标准。

4.前驱探索
我们也尝试制作了一些APP来做一些前驱性的探索，主要使用的是R语言的shiny和python语言的steamlit 两个框架。积累了一定的经验，对预测模型APP的构建和部署都有所了解，但也是初学乍练，大家一起提高。
罗列如下:

1. 肌体组成测量APP
2. 百度知识库对话模型APP
3. 食管癌PET/CT检查人群筛选APP
4. 决策曲线教学APP
   5. 结论

构建Web APP是促进临床预测模型进入临床实践的可行方案。通过Web APP，可以将临床预测模型的优势传递给医务人员，帮助他们做出更优的临床决策，最终提高患者的治疗效果。然而，将Web APP应用于临床实践仍需进一步研究和探索，以确保其有效性、安全性 和伦理性。
所以，对于以上问题的讨论是推动预测模型进入临床实践的重要力量，为此我们建立了一个微信群，希望大家聚在一起就共同感兴趣的话题进行讨论，也可以就相关的问题展开合作，欢迎大家加入。