如何在R语言中用shiny库构建交互式应用程序,来预测肿瘤患者的未来2年生存概率和未来存活时间的具体代码和详细解释
时间: 2024-03-11 19:44:00 浏览: 55
好的,下面是一个简单的例子,用于预测肿瘤患者的未来2年生存概率和未来存活时间。代码中用到了shiny库和survival库。
首先,我们需要准备好数据。假设我们的数据是一个csv文件,有以下几列:性别(sex)、年龄(age)、是否接受放疗(radiation)、是否接受化疗(chemotherapy)、手术方式(surgery)、肿瘤扩散程度(extension)、肿瘤是否转移(met)、是否存活(status)和存活时间(time)。
接下来,我们需要加载所需的库,并读取数据:
```R
library(shiny)
library(survival)
data <- read.csv("data.csv")
```
然后,我们需要拟合Cox比例风险模型,用于预测生存概率和生存时间。在这个例子中,我们将使用所有变量来拟合模型:
```R
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ sex + age + radiation + chemotherapy + surgery + extension + met, data = data)
```
接下来,我们需要编写交互式应用程序的UI界面。在这个例子中,我们将使用shiny库的fluidPage函数来构建UI界面。我们将添加一个标题,以及一些滑块和下拉框,用于选择预测模型所需的变量:
```R
ui <- fluidPage(
titlePanel("肿瘤患者生存预测"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput("age", "年龄", min = 18, max = 100, value = 50),
selectInput("sex", "性别", choices = c("男", "女")),
selectInput("radiation", "是否接受放疗", choices = c("是", "否")),
selectInput("chemotherapy", "是否接受化疗", choices = c("是", "否")),
selectInput("surgery", "手术方式", choices = c("开刀", "化疗", "放疗")),
selectInput("extension", "肿瘤扩散程度", choices = c("低", "中", "高")),
selectInput("met", "是否转移", choices = c("是", "否"))
),
mainPanel(
h4("2年生存概率:"),
verbatimTextOutput("prob"),
h4("未来存活时间:"),
verbatimTextOutput("time")
)
)
)
```
在UI界面中,我们使用了sliderInput和selectInput函数来创建滑块和下拉框。这些控件将在交互式应用程序中允许用户选择变量的值。
接下来,我们需要编写服务器端的代码。在这个例子中,我们将使用shiny库的renderText函数来生成交互式应用程序的输出。我们将使用predict函数来预测生存概率和生存时间,然后将结果输出到UI界面中。
```R
server <- function(input, output) {
output$prob <- renderText({
newdata <- data.frame(
sex = ifelse(input$sex == "男", 1, 0),
age = input$age,
radiation = ifelse(input$radiation == "是", 1, 0),
chemotherapy = ifelse(input$chemotherapy == "是", 1, 0),
surgery = input$surgery,
extension = input$extension,
met = ifelse(input$met == "是", 1, 0)
)
prob <- predict(fit, newdata, type = "survival")[2]
paste0(round(prob * 100, 2), "%")
})
output$time <- renderText({
newdata <- data.frame(
sex = ifelse(input$sex == "男", 1, 0),
age = input$age,
radiation = ifelse(input$radiation == "是", 1, 0),
chemotherapy = ifelse(input$chemotherapy == "是", 1, 0),
surgery = input$surgery,
extension = input$extension,
met = ifelse(input$met == "是", 1, 0)
)
time <- predict(fit, newdata, type = "expected")[1]
paste0(round(time, 2), "年")
})
}
```
在服务器端的代码中,我们使用了predict函数来预测生存概率和生存时间。我们首先从UI界面中获取用户选择的变量值,然后将这些值组成一个新的数据框,用于预测模型。我们使用type参数来指定需要计算的预测结果类型。在这个例子中,我们分别计算2年生存概率和未来存活时间的期望值。最后,我们使用paste0函数将预测结果输出到UI界面中。
最后,我们需要将UI界面和服务器端的代码整合到一起,创建交互式应用程序:
```R
shinyApp(ui, server)
```
这样就完成了肿瘤患者生存预测的交互式应用程序。用户可以通过滑块和下拉框选择变量值,程序将根据预测模型预测2年生存概率和未来存活时间,并将结果输出到UI界面中。