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关于预测模型，周三有位同学过来咨询我，说“郑老师，毕业论文，建一个脑卒中患者抑郁的预测模型，您看行不行？”

我看她的开题介绍的预测因子：一大堆量表、问题。我第一句话问的是，你是做预后还是诊断？她说的是诊断。

于是我说：这样去构建诊断预测模型是不行的！

成功的预测模型最基本的要求之一是要有临床意义。

要判断脑卒中患者是否抑郁，何须要用一大堆量表来呢？直接拿抑郁量表测不就完事了吗？建一个预测模型，首先还得问患者一堆问题，测出来的结果也不是完全准确的结果，直接测又简单有准。预测模型有何意义？

诊断预测模型是在诊断金标准复杂且成本高的情况，采用的替代辅助诊断方法。否则是为建模而建模，为统计而统计。

来说说预后预测模型。

最近看了一篇文章，还是高影响因子的文章，基于中国的人群队列，基于2万例血清蛋白质组学的数据库，构建了代谢综合征10年内的发病风险。

最后，ROC曲线AUC面积，为0.774。

早上真忍不住想说几句。

我们究竟建立预测模型目的是为了什么？

当然这篇文章主要是要证明蛋白质组学的预测效果，探索性的，倒也没啥。

我下面想说的话，不是针对这篇文章，只是借此咨询下那些有名望的学者，你们花的钱，贡献在哪里。

普通的学生、拿医院回顾性数据撰写论文的研究者，目的为了毕业，升职称，也就算了。问题是如果你有几百万甚至千万基金的，最后就是发了水文，还是秀肌肉，这不是浪费国家纳税人的钱吗？

预测模型是帮助临床、患者预测结局的，首先得有高AUC面积，然后预测指标成本低、方便。

难不成，患者为了预测代谢综合征，去测个蛋白质组学？

况且现在预测糖尿病、高血压、肥胖的预测模型，哪个不是随便搞出来就是AUC面积超过0.8的？

我随便百度下，就出来一篇预测模型的文章：AUC面积0.890。

还不说代谢综合征就是一个很泛的概念，就如你问能否预测我未来会不会有癌症，那我们要问，预测什么癌症，而不是一个泛泛的癌症，绝对没有一个精准的模型。

所以蛋白组学预测模型AUC=0.77的预测模型意义何在？当然，发文章我不反对的，毕竟中国研究者人人都需要文章嘛！需要职称，需要学术地位。

希望我们的科研工作者认真对待纳税人的钱。。

哦好像这篇的钱不是直接来自纳税人的，很多来自国外开曼群岛的中国分支机构。。。。遁了遁了。。。

以上仅我个人观点，如不适，我就马上删帖。

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