AI辅助绘制列线图：R语言小白轻松上手

上周我们在AI老师的指导下完成了复杂数据的线性混合模型分析，还没复习的小伙伴快戳AI 助力医学统计：复杂临床数据处理的 “救星” - 知乎。今天，咱们要解锁临床研究的终极技能——列线图（Nomogram）！这可是一个能将研究数据转化为临床应用“预测神器”，输入年龄、肿瘤大小，秒算患者生存率，简直像魔法！

列线图（Nomogram）是一种通过图形化方式简化复杂数学计算或统计预测的工具，它将多个变量的关系绘制在二维图上，用户只需在对应刻度上标记变量值，连接这些点即可快速得出预测结果，无需复杂计算。想象一下：把一堆数学公式变成刻度尺，连线就能预测结果，医学、工程、统计等领域都能用，堪称“懒人福音”

听说要用R语言写代码画图，是不是瞬间想躺平？别慌！ ChatGPT、KIMI、DeepSeek、行学AI (http://xingxue-ai.com) 这些超牛的“AI 老师”已就位，专治“代码恐惧症”！看不懂代码？AI帮你翻译！调参数头大？AI手把手教！从此告别求人画图，省下的奶茶钱它不香吗？

实战教程：

假设一份临床研究数据经过单因素和多因素回归分析之后，共筛选出了4个与结局独立相关的变量，部分数据如下表所示，status=1为事件发生，time为生存天数。

R语言需要我们先在官网下载并安装好哦。安装完后，要将整理好的excel文件储存在R语言可读取的位置，如何知道R的工作目录路径呢？别担心，AI 老师来解答

确保文件可读取后，就可以直接复制以下代码运行啦。

install.packages(c("survival", "rms", "readxl"))  

library(survival)  

library(rms)  

library(readxl)  

df <- read_excel("列线图.xlsx")

str(df)

df$gene1 <- as.factor(df$gene1)

df$gene2 <- as.factor(df$gene2)

sum(is.na(df))

df_clean <- na.omit(df)

sum(is.na(df_clean))

ddist <- datadist(df_clean)

options(datadist = "ddist")  

summary(df)

cox_model <- cph(Surv(time,status==1)~characteristics1 + gene1 + gene2 + concentration,data = df_clean, x = TRUE, y = TRUE, surv = TRUE)

surv<-Survival(cox_model)

surv1<-function(x)surv(28,lp=x)

surv2<-function(x)surv(42,lp=x)

nom<-nomogram(cox_model, fun = list(surv1, surv2), lp = F, funlabel = c('4-week  Survival', '6-week Survival'))

plot(nom)

但每个人的数据结构不同，直接照搬代码肯定不行，看不懂代码的小白又如何根据自己的数据调整代码呢？我们让AI老师解读一下代码吧。

在 AI 老师的详细解读下，代码里要改的地方一目了然！像数据文件名、需要转换类型的变量名、Cox模型中的结局事件、生存时间和变量名、生存概率函数中需要预测的生存时间以及列线图绘制的生存概率标签，这些都要按需调整。AI老师还贴心地附上了绘制列线图的注意事项，尤其要注意第三点的时间单位要保持一致哦。

在 AI 老师的详细解读下，代码里要改的地方一目了然！像数据文件名、需要转换类型的变量名、Cox模型中的结局事件、生存时间和变量名、生存概率函数中需要预测的生存时间以及列线图绘制的生存概率标签，这些都要按需调整。AI老师还贴心地附上了绘制列线图的注意事项，尤其要注意第三点的时间单位要保持一致哦。

快看，按照以上代码绘制出的列线图简洁又直观，有了 AI 老师帮忙，绘制列线图再也不是难事啦！R 语言小白也能轻松逆袭，赶快动手试试吧！