高分严选！挑战7天完成一篇机器学习构建临床预测模型 DAY1-7
New Challenge！
挑战7天完成一篇机器学习构建临床预测模型
Day 1
确定选题、锁定目标期刊、找到关键文献
给各位师弟师妹们汇报一下最近的情况。前面应大家的要求，在大家的督促下完成了多期网状meta的挑战，非常开心的顺利完成了挑战
大家的学习热情就像燃烧的火焰，所以现在我们挑战机器学习构建预测模型，7天完成！预测模型大家都比较熟悉了，那怎么加入机器学习这个热点话题呢，就是一股股劲儿，冲就完事儿！
现在人工智能、机器学习的浪潮席卷而来，一点儿也不夸张的说，绝对是我们未来的新方向，2024年的诺贝尔物理学奖颁给了神经网络，Deepseek给我带来了莫大的惊喜和超级的期待，这不仅是挑战，更是我们科研路上的加速器！
我在Pubmed上面进行初步的检索，最近几年的机器学习文章数量呈现井喷，什么XGBOOST、LGM等等模型，在医学上的应用也是越来越广泛，文章也是越发越高
每天都能收到师弟师妹们的咨询，不是问这个算法怎么用，就是问那个数据咋处理，看得出来大家也都对机器学习在临床医疗的巨大潜力 “虎视眈眈” 呢。其实我也觉得，只要咱们找准方向，肯花时间下功夫钻研，肯定能搞出点名堂！
以前传统的预测方法，很多时候只能看看表面的数据，局限性太大了。但机器学习可不一样，它能处理海量的数据，把那些隐藏在深处的规律和模式都给挖出来，然后建立起比较精准的预测模型。
按照以往的Step，先要有目标，我的目标期刊是“International Journal of Medical Informatics”是Elsevier旗下的比较老牌的期刊，2区。不是什么水刊，对机器学习也比较友好的。我的目标文献是用的MIMIC数据库，为了方便我就采用的NHANES数据集，解决临床研究没有数据的问题，这其实也是nhanes数据库挖掘的高阶内容了，比传统的相关性分析来说加了一些新的内容进去，也就意味着中稿的概率会更高。如果师弟师妹们手里有既往的数据发过传统的文章，也可以用机器学习的代码再写一篇文章，毕竟有新的“Buff”叠加
宝子们，都跟上我的节奏哈，咱们一起把理论做成实践，咱们一起把代码跑成figure。明天继续冲，奥利给！
Day 2
选题Triple check
昨天一通检索，初步有了选题方向，数据就用NHANES数据，方法就是机器学习但那还远远可不够，所以今天必须深层次地确认选题。要知道，机器学习虽然很新，但是相关的文章如潮水般涌现，要是不小心选了个别人早就做过的选题，那这 7 天可就白忙活了吗，这也是在提醒大家一定要充分选题讨论，方向对了的努力才叫努力
选题的重要性怎么说都不过分。虽说筛选和确定选题要耗费不少时间和精力，可这绝对是关键的第一步。一个出众的有意思的选题，直接关系到最终能不能发表，能不能发表在高水准的期刊上。要是发现类似研究已经扎堆，那就得调整思路，怎么搞点儿不一样的“创新点”。
这个过程中一定要深度的学习目标文献，这样就找准到了目标，我需要学习什么，我需要在文章中展示什么。一旦选题敲定，后续收集数据、跑代码都会顺利很多。师弟师妹们，跟上步伐，一起朝着目标冲刺！
明天接着分享挑战进展～
Day 3-4
文献精读+数据准备+代码准备
机器学习到底在分析什么？大家可能会有这样的疑问。一篇机器学习相关的文章到底什么最重要，对于我们临床医生来说，让我去解释算法、去敲代码是“对牛弹琴”的。所以我们的重心要调整到数据和结果的解释，而不是纠结算法到底是什么样的，这个我们稍微能懂一点儿就可以，能跑通代码、能跑的出来结果、能够对图片进行解读，这是我们医疗工作者应该关注的
数据哪里来？可以是自己科室的既往数据，也可以是以前发过的文章的数据，也可以是公开数据库的数据。我们这次挑战使用的是nhanes数据，因为前面单独挑战过nhanes，我们就不过多的介绍nhanes了。总体来说，就是一个同样的数据集的不同处理方式
那模型又是什么？XGBOOST这些都是对应的一个模型，这个我们可以一定程度上忽略，在医学上不会过分关注算法，只要能用就行。也就是数据集替换了过后能够跑的通代码
比较重要的就是SHAP,这是最近特别重要的一个新的发高分的点。简单来说，SHAP是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。最大的特点是预测结果分解为每个特征的贡献，为模型提供全局和局部的可解释性，可以观察到每个特征变量对结局的影响大小，方法学的平移，这个点希望大家在未来的科研工作中都能有新的体会
数据准备好啦！代码准备好啦！继续加油呀！
Day 4-5
任务：核心图表与数据表
这两天的任务就是跑代码，解决在跑代码的过程中可能出现的各种问题，进而将核心的结果（Table Figure）给跑出来，这就是我这篇文章的最核心的内容
我最开始安装包的时候，整整安装了2个多小时，老是有各种各样的报错，这确实是做机器学习需要克服的最大的困难。其实对电脑的要求还是有一些的。我是i5-13+3050，跑的时候还行，全部跑完大概用了半个小时，当然也可能和我的数据集比较小有关系，Nhanes才多少点儿数据
我们通过R跑出来的图片基本都可以直接放在文章里面，这个ggplot2等包已经非常高级了，我们只需要跑出来、整理好，取一个合适的标题和Legends。机器学习非常有意思的地方在于，以前发过文章的数据还能加上机器学习再发一篇“旧数据发新文章”
核心的Figure出来了，这篇文章基本也就结束嘞
挑战继续，加油冲锋~
Day 6-7
框架写作法，写作冲刺，一气呵成！
数据分析和核心结果都已经搞定，可有的师弟师妹却犯了难，不知道该怎么把这些成果写成一篇出彩的文章，感觉脑子一团乱麻，根本不知道从哪儿下笔。其实别慌，写作真没那么可怕，记住 “先行动，先码字，再打磨；先完成，再完美” 这句话，就成功了一半。
咱们医学生的能力那都是杠杠的，一篇文章多少字？8000 还是10000？除去摘要、参考文献、一些模块化内容写作，实际上真正让我们写的也就只有那点儿。咬咬牙、坚持坚持肯定能写完。但是如何高效的写完呢？如何写出能达到发表级别的文章内容呢？这就要用到我们独家总结的“框架写作法”了
祛魅，写多了，也就那么回事儿。在写稿的时候，多多以一个审稿人的身份进行写作，如果你是审稿人、你是编辑，那你想在文章中重点呈现什么最核心的内容，把自己的角色从作者转变为审稿人
当然，最核心的还是Figure和Table支持的核心结论有没有意义，这是决定文章的最重要的内容，写作内容完成了还要引用文献，然后是润色、选刊，选择合适的期刊后（前面已经确定了目标期刊）。所以我们按照目标期刊的规定和要求，一步一步进行格式的调整。比如行距、行号、模板化内容有些调整，达到格式要求是敲门砖，这个是最基本的要求，也是我们严谨科研态度的体现。也正是因为我们在前面有目标文献，所以呢，我们在写作的时候会有意识的往目标文献的格式上面靠
目标明确了，我们就清楚要展示什么结果，以及各个部分该怎么写。平时多看文献，就能摸透侧重点；多写文章，就能掌握写作的要点。
机器学习挑战成功！
一起冲鸭！