之所以有这个想法是之前做了一个构建AI agent的工作，把医学预测模型接入到AI中，医学预测模型的优点是通过大数据的拟合的算法对患者数据进行判断或者预测，算是预测得出结论比较准确的一种方式，算是一种工具，而AI如果只能使用预测模型对患者的情况进行判断，判断结果的准确性就有保障，LLM则是在给出诊疗建议等方面进行发挥，因为有了关键的结论作为基础，AI怎么发挥都不会很离谱。相似的场景，还有统计学等，

模型给出患病风险，是让用户对自己的健康状况有个估计，这时LLM没有发挥的空间，只能给出普遍性的建议，但是给出了SHAP的局部解释，就给出了用户当前健康数据对预测结果的贡献，LLM可以识别出患者当前出问题的数据，而告诉用户健康哪里出了问题，进一步告知用户采取什么样的措施来改善，而且对于不同的用户，就会有不同的局部解释结果，系统就会相应给出针对化的建议，这就是“精准”两个字的意思。概括来说，LLM+预

API的功能是让LLM通过机器学习来诊断或者预测疾病，而不是自己判断，因为LLM的判断缺乏重复性和准确性，也不可解释，反而是机器学习模型背后有数据的支持，显得更可靠一些。在网上搜索过，这样的资源不多，我主要是用预测模型类的API，在百度的千帆平台或者字节的Coze平台和大语言模型结合（LLM+API）构建APP。但是，暂时我也没构建几个，算是在这里挖个坑，日后搜集多了，也能形成一个资源。

通过建立小型医学数据库，可以方便地存储和管理医学数据，提高数据的管理和共享的效率，进而促进医学研究和诊疗水平的提升。在建立小型医学数据库时，应该考虑数据采集的标准化和一致性，以确保数据的可靠性和可分析性。同时，应该统一命名规范，减少命名的冗余和不必要的信息，提高数据的可读性和可维护性。以上是建立小型医学数据库的三个基本特点。通过这些步骤，用户可以方便地创建自己的医学数据库，并将数据进行共享和展示。

CDISC是临床数据交换标准协会（Clinical Data Interchange Standards Consortium）的缩写，是一个致力于制定和推广临床研究数据标准的非营利性组织。CDISC的目标是通过制定和推广数据标准，促进医学研究和相关医疗保健领域的信息系统互操作性，以提高医学研究和相关医疗保健领域的效率和质量。CDISC的标准包括：临床试验设计、数据收集、数据管理、数据分析、数据交

该项目是一个慢病筛查项目，也是比较适合预测模型应用的一个领域，比院内应用的门槛要低一些，选择合适的数据集是关键。项目采用Python代码构建，完整代码可以参考一下链接：https://www.heywhale.com/mw/project/67a318f1414b53320e5e3727。

CDISC是临床数据交换标准协会（Clinical Data Interchange Standards Consortium）的缩写，是一个致力于制定和推广临床研究数据标准的非营利性组织。CDISC的目标是通过制定和推广数据标准，促进医学研究和相关医疗保健领域的信息系统互操作性，以提高医学研究和相关医疗保健领域的效率和质量。CDISC的标准包括：临床试验设计、数据收集、数据管理、数据分析、数据交

以机器学习算法拟合临床大数据所构建的临床预测模型（clinical prediction model，CPM），借助更先进的算法和更大规模的数据，已经具有了良好的效能，并且CPM也展现了丰富的临床应用前景，比如辅助诊断[1]或替代决策[2]等，但是CPM进入临床实践的过程中依然存在诸多的问题，至少有三个关键的问题需要进行深入探讨，它们是：1.如何构建一个临床预测模型应用（clinical pred

混合效应模型（多层/随机效应模型）在医学研究中广泛应用于处理层次结构数据，能同时分析固定效应（群体趋势）和随机效应（个体差异）。典型场景包括：1）纵向数据（如追踪血糖变化），处理缺失值并分析个体差异；2）多中心试验（如抗肿瘤药物研究），分离中心效应与治疗作用；3）家庭聚集性研究（如儿童肥胖），校正家庭相关性；4）生存分析（如术后生存期），结合随机效应；5）遗传研究（如基因表达），控制家系结构影响；

sktime是一个新的处理时间序列的库，值得考察。