临床试验结果预测分析：基于临床试验数据

简介：
本研究聚焦于通过先进的统计与机器学习方法，对临床试验数据进行深度挖掘和模式识别，以实现对未来临床试验结果的精准预测。致力于提升药物研发效率及成功率。 临床试验结果预测 1. 通过Conda安装 使用conda.yml文件创建并激活环境： ``` conda env create -f conda.yml conda activate predict_drug_clinical_trial ``` 2. 原始数据 原始数据存储在`.ClinicalTrialGov`目录中，包含超过348,891条临床试验记录。由于不断新增的临床试验信息，数据量会持续增长。 3. 数据预处理 3.1 收集所有NCTID 从`.ClinicalTrialGov`目录下收集所有的XML文件，并将结果存放在`data/all_xml`中： ``` find ClinicalTrialGov -name NCT*.xml | sort > data/all_xml ``` 3.2 疾病分类到ICD-10编码 此步骤涉及将疾病名称映射为ICD-10编码，输入数据包括ClinicalTrialGov目录下的文件和`data`中的重写内容。