켈시 미클라우스 박사, JMP 고급 분석 연구 개발 관리자, SAS
정밀 의학은 개인의 임상 및 생물학적 데이터를 통합하여 질병을 치료하거나 예방하는 접근 방식으로, 의학과 의료 시스템을 개선하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 연구자와 제약 회사에서 수집하는 새로운 데이터는 일반적으로 행(row)보다 변수(variable)가 훨씬 더 많습니다(수천 또는 수백만 개). JMP 생명과학 소프트웨어 솔루션인 JMP Genomics와 JMP Clinical은 이러한 방대한 데이터 예측 문제를 위해 특별히 설계된 포괄적인 예측 변수 필터링 도구를 포함한 여러 예측 모델링 접근 방식을 제공합니다. 본 논문에서는 교차 검증된 예측 모델링 리뷰 저널에서 JMP의 맞춤형 스크립트 분석 보고서를 실행하여 방대한 생명과학 데이터 문제의 예측 공간을 탐색하고 더 나은 의료 결정을 내리는 방법을 소개합니다. 또한 임상 하위 그룹 분석을 위한 새로운 모델링 도구 세트도 설명합니다.
