Nomogram（诺莫图）是一种图形化工具，主要用于多指标联合诊断或疾病预测。其核心功能是通过图形化方式展示多个变量与预测结果（如疾病风险、发病概率等）之间的关系，帮助医疗工作者更直观地理解复杂模型。以下是其主要应用和特点：

一、核心功能

多指标联合诊断

通过整合多个临床指标（如实验室检测结果、影像学特征、人口学信息等），构建预测模型，并以图形化方式展示不同指标组合对疾病诊断的贡献。

疾病预测与风险评估

用于预测疾病发病率、进展风险或患者预后（如5年生存概率），例如肿瘤患者生存率预测、肺结节恶变风险评估等。

二、工作原理

数据驱动模型构建：

基于逻辑回归、Cox回归等多元统计方法，分析各因素对结局事件的贡献度。

图形化呈现：通过带有刻度的线段和分界点，将连续/分类变量映射到概率值，形成直观的诺莫图。

概率计算：根据模型得分与概率转换函数，计算个体发生特定事件的概率（如生存概率）。

三、应用场景

医学领域

肿瘤预测：结合病理报告、影像学特征等预测恶性概率。

肺结节评估：评估恶变风险，辅助制定治疗方案。

心血管疾病：预测心肌梗死风险，指导早期干预。

其他领域

环境科学：模拟污染物扩散与生态影响。

经济学：评估政策风险或市场趋势。

四、优势与挑战

优势：

将复杂模型可视化，提升决策效率；支持个性化预测，辅助精准医疗。

挑战：需高质量数据支持；对统计模型构建要求较高。

五、实现工具

专业软件：如R语言（lrm模型）、Python（matplotlib、SHAP）等。

在线平台：部分工具支持自助式模型构建与可视化。

通过以上功能与特点，Nomogram在提升医疗诊断准确性和个性化治疗决策中发挥着重要作用。