AI 助力医学统计：复杂临床数据处理的 “救星”

做临床研究时，碰上数据结构复杂、统计思路不清晰的情况，是不是感觉头都大了？别慌，DeepSeek、chatGPT、豆包、行学AI (http://xingxue-ai.com) 等各种“AI 老师” 都来救场啦！

给大家看个案例：一项单中心、前瞻性临床研究目的是考察患者发病前和发病时的药物浓度与未发病组是否有差异，样本收集方式是在手术后第1、2、3、4周分别收集患者的全血样本，发病时间在术后第1-4周不等，发病后则停止样本收集，两组血药浓度数据在术后不同时间均有缺失值存在，病例组有患者20例，对照组有患者40例。

统计学小白的初步分析：

1. 计算发病和未发病组患者在不同时间的药物浓度均值或中位数，用图、表展示浓度随时间变化的趋势（如箱型图或折线图）。

2. 分层比较不同周数发病和未发病组的血药浓度差异。

3. 纵向比较发病组患者在发病前后的血药浓度差异。

4. 为尽可能利用全部数据，可能需要借助混合效应模型。

虽然具有一定统计学思路，但面对仅有60例患者的复杂数据，仍存在许多问题，具体如何操作仍不清晰：

1. 时序数据处理难：血药浓度随时间波动，需同时分析时间效应与组间差异。

2. 小样本陷阱：病例组仅20例，分层分析易导致统计效力不足。

3. 缺失值困局：发病即停止采样，数据非随机缺失（MNAR）风险高，简单删除缺失病例可能得出错误结论。

将案例输入AI并输入研究问题，例如“该案例可以采用什么统计学方法处理和比较该临床研究的血药浓度数据？”，来看看AI老师的回答吧。

动态浓度差异分析，AI推荐线性混合效应模型（LMM）：

AI 老师还给出了一些时间变量处理的关键步骤和敏感性分析等，比如可以把病例组的发病时间当作参考点，不过这得保证病例样本量足够才行。

有了 AI 的指导，确定用线性混合模型来分析数据后，很多人可能会想，具体代码该怎么写呢？别担心，AI 连这都想到啦！它不仅给出了用 Stata 软件分析的步骤和代码示例，还贴心地附上了代码说明和注意事项。

你看，有了 AI 这个 “老师” 帮忙，原本复杂的临床研究数据统计变得轻松多了。以后再做临床研究，遇上复杂数据，别犹豫，赶快找 AI 老师请教，它一定能给你提供有用的帮助！