SEER SCOPE v1.0：基于ROC优化的临床结果预测专家系统

资源摘要信息:"范围 v.1.0 SEER 临床结果预测专家 SCOPE 是一个基于MATLAB的软件工具，旨在通过使用接收者操作特征曲线（ROC）下的面积作为性能指标，来优化临床结果预测模型中的风险因素融合。此工具特别适用于二元（二分类）情况，能够帮助研究者和临床医生在一组观察到的结果和原始风险因素的基础上，计算并选择出能够产生最大ROC面积的风险因素组合。 具体来说，SCOPE系统的工作流程通常包括以下步骤： 1. 用户首先提供观察到的结果，这通常是临床试验或医学研究中的二元结果（例如，疾病发生与否）。 2. 用户还需要提供一个风险因素向量，这是一个包含了各种可能影响结果的风险因素的数据集。 3. SCOPE系统将这些输入数据用于训练预测模型，并根据用户定义的截止值（cutoff）对模型进行二元优化。在这个过程中，预测结果会被转换为二元形式（1或0），这取决于拟合概率是否大于或等于用户设定的截止值。 4. 接着，系统会计算不同风险因素组合下的ROC面积，ROC曲线下的面积越大，表明模型对于区分不同结果的性能越好。 5. 最终，SCOPE输出最优的风险因素融合方案，即能够产生最大ROC面积的相邻风险水平组合。 为实现以上功能，SCOPE软件包含几个关键的m脚本文件，这些文件需要与MATLAB Statistics Toolbox一起运行在相同的目录下： 1. fitoutcome=prob2binaryforOptimization(p,usercutoff) 这个脚本的功能是将概率预测值转换为二元结果（1或0），转换依据是用户设定的截止值。p是一个包含概率预测值的数组，usercutoff是用户设定的阈值。如果概率值大于或等于该阈值，对应的二元输出为1，否则为0。 2. AROC=AROCforOptimization(observedoutcome,fittedoutcome') 此脚本用于计算特定预测结果和实际观察结果下的ROC面积，即Area Under the Curve (AUC)。observedoutcome是一个包含实际二元结果的数组，fittedoutcome'是转换后的概率预测结果。该函数将返回ROC曲线下的面积值。 3. BinaryFusionRecodedFactor=BinaryFusionRecodedFactorColumn 这个脚本的目的是对风险因素进行二元重编码处理，并进行风险因素的融合。它将原始风险因素向量中的每个因素转化为二元形式，并进行必要的数据处理，以便进行风险因素的优化融合。 总的来说，SCOPE工具是一个高度专业化的软件，专门用于在临床研究中优化预测模型，并根据统计效能指标如ROC面积来评估不同风险因素组合的效果。通过这种方法，研究人员可以更准确地预测临床结果，并可能改善治疗方案和患者的临床管理。 作为MATLAB开发的软件，SCOPE需要用户具备一定的编程和统计知识，特别是在使用MATLAB环境和相关统计工具箱方面。此外，为了确保软件的正确运行和结果的有效性，用户还需要理解ROC曲线和AUC指标的统计意义，并能够合理地设定预测模型的截止值。"