列线图可视化：用R语言实现医疗数据预测

列线图可视化：用R语言实现医疗数据预测

列线图（Nomogram）作为一种数据可视化工具，能够将复杂的多因素回归分析结果转化为直观易懂的图形，广泛应用于医疗诊断、疾病预测、金融风险评估等领域。本文将详细介绍如何使用R语言绘制列线图，并结合实际案例展示其应用价值。

列线图是建立在多因素回归分析基础上的可视化工具，主要用于展示预测模型中各个变量之间的相互关系。其核心原理是根据模型中各个自变量的回归系数大小，为每个自变量的不同取值水平赋予一定的分数，最后将所有变量的分数相加得到总评分，从而计算出个体的预测结果。

列线图的主要组成部分包括：

• 变量名称：左侧显示预测模型中的变量名称
• 得分：包括每个变量的单项得分和总得分
• 预测概率：根据总得分计算特定事件的发生概率

1. 数据准备

以survival包中的lung数据集为例，首先需要加载数据并进行预处理：

data(lung, package = "survival")
dd <- datadist(lung)
options(datadist = "dd")

2. 模型构建

假设已通过多因素回归分析确定了预测指标，并建立了如下Cox比例风险回归模型：

fit1 <- lrm(分组 ~ 溃疡面积 + UWBC + 足趾溃疡 + 足背溃疡 + 足底溃疡, data = data)

如果需要调整公式格式，可参考以下方法：

predictors <- c("溃疡面积", "UWBC", "足趾溃疡", "足背溃疡", "足底溃疡")
formula_string <- paste("分组 ~", paste(predictors, collapse = "+"))
new_formula <- as.formula(formula_string)
fit1 <- lrm(new_formula, data = data)

3. 绘制列线图

使用rms包中的nomogram函数生成列线图：

nom1 <- nomogram(fit1,
                 fun = function(x) 1 / (1 + exp(-x)),
                 fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999),
                 lp = TRUE,
                 funlabel = "预测概率")
plot(nom1)

列线图的解读主要包括以下几个方面：

1. 变量名称：左侧显示各预测因子，右侧为对应取值范围及相对重要性。
2. 得分：包括每个变量的单项得分和总得分，反映其对结局事件的贡献。
3. 预测概率：根据总得分计算个体发生特定事件的概率。

例如，假设有一名患者，年龄为45岁，家族中有乳腺癌病史，她正在接受荷尔蒙替代疗法。医生在和患者交代病情的时候，为了更清晰地向患者解释疾病的严重程度，就甩出一张列线图，告诉这位患者，以她目前的疾病状态，预测未来3年、5年的生存概率分别是68%、42%。

医生是怎么算出来的呢？其实也很简单啦！比如这位患者年龄为45岁，我们就在列线图年龄为45岁的地方向上画一条垂直线，即可得到其对应的得分（Points）约为40分。患者性别为女性，对应的分数为1分，以此类推，找出每个变量状态下对应的得分。最后将所有变量的得分相加，得到患者的总得分（Total Points）约为234分，然后在总得分的位置向下画一条垂直线，就可以知道该患者对应的未来3年、5年的生存率啦，不知道我这么介绍大家好不好理解嘞！

列线图在医疗领域的应用尤为突出。例如，在妇产科疾病预测中，列线图可用于预测IVF-ET（体外受精-胚胎移植）的成功率、不良结局等。在癌症生存预测中，列线图可以帮助医生制定个体化治疗方案，提高患者生存率。

列线图作为数据可视化的重要工具，具有以下显著优势：

• 简化复杂模型，提高可读性
• 促进医患沟通，辅助临床决策
• 在多个领域的广泛应用前景

通过R语言绘制列线图，不仅能够直观展示变量关系，还能帮助人们快速理解数据背后的规律，为科学研究和实际应用提供了有力支持。