出國就醫 個體化靶向治療的關鍵問題

在模型中的預測結果，與其分布特征通常都有一定的關聯性。出國就醫服務機構愛諾美康介紹到，例如一個具有2.0的比值，和50%的患病率的遺傳標志物。此外，通過預測因子可以輕易地、通過對患者的無創性來獲得，所需成本低并且易懂。

出國就醫服務機構愛諾美康了解到，建立預測模型分類，可以分為七個步驟：數據檢驗，預測因子的編碼，模型的設定，模型的評估，模型的效能，模型的驗證和模型的演示。編碼預測研究中，數據集中出現缺失值是一個常見的問題，尤其是對于那些回顧性研究。

在完整的數據分析過程中，只有具有全部預測因子的受試者、被納入統計分析后，這種分析才比較容易操作。出國就醫服務領域發現，統計效能通常比較低，以及回歸系數的估計值，也可能具有偏倚。在回歸分析中，多種估算方法包括簡單替補到多重替補，都被適當應用了對缺失值的分析。

其中靈敏度分析，總被推薦用來評估預測模型的穩定性，和客觀描述缺失值的特征。出國就醫服務機構愛諾美康介紹到，對于處理量更小的亞組群體，在臨床實踐中，為患者提供個體化靶向治療時，存在一定的關鍵問題。必須能預測靶向治療的靶點標志物，從而對臨床終點進行評估。

出國就醫服務機構愛諾美康了解到，還有就是在亞組群體中的驗證，可以通過標志物預測治療效果的靶向治療。這些問題需要在臨床個體水平上尋找答案。幸好有幾個臨床試驗設計，可用于驗證標志物的預測作用，及在單一研究中明確靶向治療的效果。