臨床データとゲノムデータを用いた広範な予測モデリング問題の解決ケルシー・ミクラウス博士、JMPアドバンスト・アナリティクス研究開発マネージャー、SAS
精密医療とは、個人の臨床データと生物学的データを統合した疾患の治療および／または予防アプローチであり、医療およびヘルスケアシステムの改善に不可欠な要素となっています。研究者や製薬会社が収集する新たなデータは、通常、行数よりもはるかに多くの（数千、あるいは数百万もの）変数を含んでいます。JMPのライフサイエンスソフトウェアソリューションであるJMP GenomicsとJMP Clinicalには、広範なデータ予測問題に特化した包括的な予測因子フィルタリングツールセットを備えた、複数の予測モデリングアプローチが含まれています。本稿では、JMPのカスタムスクリプトによる分析レポートを、クロスバリデーションされた予測モデリングレビュージャーナルで実行し、広範なライフサイエンスデータ問題の予測空間を探索して、より良い医療判断を促進する方法について解説します。また、臨床サブグループ分析のための新しいモデリングツールセットについても説明します。
