روندهای نوظهور در روش تجزیه و تحلیل بقا

تجزیه و تحلیل بقا یک مؤلفه مهم در زمینه آمار زیستی بوده است که بینش های ضروری را در مورد زمان داده های رویداد در حوزه های مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، اپیدمیولوژی و علوم اجتماعی ارائه می دهد. در سال های اخیر، چندین روند در حال ظهور وجود داشته است که به طور قابل توجهی بر روش شناسی و کاربردهای تحلیل بقا تأثیر گذاشته است.

تغییر به سمت یادگیری ماشینی

یکی از روندهای کلیدی در حال ظهور در تجزیه و تحلیل بقا، ادغام تکنیک های یادگیری ماشین است. روش‌های تحلیل بقای سنتی اغلب بر مدل‌های پارامتری و نیمه پارامتری مانند مدل خطرات متناسب کاکس تکیه می‌کنند. با این حال، با افزایش در دسترس بودن مجموعه داده‌های پیچیده و در مقیاس بزرگ، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند جنگل‌های تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان و یادگیری عمیق، به طور فزاینده‌ای برای مدیریت داده‌های با ابعاد بالا و بدون ساختار مورد استفاده قرار گرفته‌اند.

این روند منجر به توسعه رویکردهای نوآورانه در تجزیه و تحلیل بقا شده است، که به محققان این امکان را می دهد تا تعاملات و الگوهای پیچیده ای را در داده هایی که ممکن است با روش های سنتی به اندازه کافی مورد توجه قرار نگیرند، ثبت کنند. تجزیه و تحلیل بقا مبتنی بر یادگیری ماشین همچنین ترکیب انواع داده‌ها از جمله داده‌های ژنومی، پروتئومی و تصویربرداری را در تجزیه و تحلیل تسهیل کرده است، بنابراین درک جامع‌تری از عوامل مؤثر بر نتایج بقا را ممکن می‌سازد.

یکپارچه سازی داده های بزرگ

یکی دیگر از روندهای مهم در روش تجزیه و تحلیل بقا، ادغام داده های بزرگ است. با پیشرفت تکنولوژی، حجم و تنوع منابع داده های موجود، از پرونده های الکترونیکی سلامت و دستگاه های پوشیدنی گرفته تا ثبت های مبتنی بر جمعیت و پایگاه های داده سلامت عمومی، افزایش چشمگیری داشته است. این تکثیر داده‌ها فرصت‌ها و چالش‌هایی را در زمینه تحلیل بقا ارائه کرده است.

با استفاده از داده‌های بزرگ، محققان می‌توانند تحلیل‌های جامعی را انجام دهند که شامل جمعیت‌های متنوع، رویدادهای نادر و پیگیری طولانی‌مدت می‌شود و در نتیجه تعمیم‌پذیری و دقت یافته‌ها را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، ادغام کلان داده ها شناسایی عوامل خطر جدید، نشانگرهای پیش آگهی و پاسخ های درمانی را تسهیل کرده است که منجر به مداخلات شخصی و مؤثرتر در تنظیمات بالینی و سلامت عمومی می شود.

حسابداری برای ریسک های رقابتی

یکی دیگر از روندهای نوظهور در روش تحلیل بقا، در نظر گرفتن ریسک های رقیب است. تحلیل بقای سنتی اغلب بر روی وقوع یک رویداد واحد، مانند مرگ، تمرکز می‌کند، بدون در نظر گرفتن وجود رویدادهای دیگری که ممکن است وقوع نتیجه مورد علاقه را منع یا تغییر دهد.

با این حال، در بسیاری از محیط‌های بالینی و اپیدمیولوژیک، افراد ممکن است در معرض خطر تجربه چندین رویداد متناقض مانند عود، بهبودی یا پیوند باشند. ادغام مدل‌های ریسک رقابتی در تخمین دقیق وقوع تجمعی رویداد مورد علاقه در حالی که حضور رویدادهای رقابتی را تطبیق می‌دهد، به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است، بنابراین درک جامع‌تری از تاریخ طبیعی بیماری‌ها و اثربخشی مداخلات ارائه می‌دهد.

مدل سازی پیش بینی پویا

با تاکید روزافزون بر پزشکی شخصی و استراتژی‌های درمان پویا، علاقه فزاینده‌ای به مدل‌سازی پیش‌بینی پویا در حوزه تحلیل بقا وجود دارد. برخلاف مدل‌های پیش‌بینی استاتیک سنتی، مدل‌های پیش‌بینی پویا ماهیت در حال تحول وضعیت سلامتی، عوامل خطر و پاسخ‌های درمانی در طول زمان را در نظر می‌گیرند، بنابراین پیش‌بینی رویدادهای آینده را بر اساس متغیرهای کمکی و مسیرهای متغیر با زمان ممکن می‌سازند.

این روند راه را برای توسعه روش‌های آماری جدید، از جمله رویکردهای مدل‌سازی شاخص و مشترک، که برای به تصویر کشیدن روابط پویا بین اقدامات طولی و نتایج بقا طراحی شده‌اند، هموار کرده است. مدل‌سازی پیش‌بینی پویا در بهینه‌سازی تصمیم‌گیری بالینی، فردی کردن طبقه‌بندی ریسک، و ارزیابی اثربخشی بلندمدت مداخلات به شیوه‌ای پویا و انطباقی، نوید زیادی دارد.

استفاده از شواهد دنیای واقعی

در نهایت، یک روند در حال ظهور در روش تجزیه و تحلیل بقا، استفاده از شواهد دنیای واقعی است. در حالی که آزمایش‌های بالینی سنتی سنگ بنای تولید شواهد باقی می‌ماند، نیاز به تکمیل داده‌های کارآزمایی با شواهد دنیای واقعی که از شیوه‌های بالینی معمول، مطالعات مشاهده‌ای، و آزمایش‌های عمل‌گرایانه به دست می‌آیند، به طور فزاینده‌ای به رسمیت شناخته شده است.

ادغام شواهد دنیای واقعی در تجزیه و تحلیل بقا، بینش های ارزشمندی را در مورد اثربخشی، ایمنی و نتایج مقایسه ای مداخلات در جمعیت های مختلف بیماران و محیط های مراقبت های بهداشتی ارائه کرده است. با استفاده از داده‌های دنیای واقعی، محققان می‌توانند به سؤالاتی بپردازند که بررسی آنها در محدوده آزمایش‌های کنترل‌شده ممکن است عملی یا اخلاقی نباشد، در نتیجه درک جامع‌تری از تأثیر دنیای واقعی مداخلات بر نتایج بقا ایجاد می‌کند.

نتیجه

در نتیجه، روندهای نوظهور در روش تجزیه و تحلیل بقا آماده است تا روشی را که محققان به تحلیل زمان تا داده‌های رویداد در آمار زیستی رویکرد می‌کنند، متحول کند. از ادغام یادگیری ماشین و کلان داده تا در نظر گرفتن ریسک‌های رقابتی و مدل‌سازی پیش‌بینی پویا، این روندها منعکس‌کننده چشم‌انداز در حال تحول تجزیه و تحلیل بقا هستند که توسط تلاش برای بینش‌های دقیق‌تر، شخصی‌سازی‌شده و عملی‌تر هدایت می‌شود که می‌تواند عملکرد بالینی، عمومی را آگاه کند. سیاست های بهداشتی و تصمیم گیری مراقبت های بهداشتی.