临床大数据挖掘方法与在临床研究中的应用实战培训班

临床大数据挖掘方法与在临床研究中的应用实战培训班

  • 时间:2019-05-11 08:30至2019-05-12 16:30
  • 地点:中国 上海
  • 主办方:南京医格尔信息科技有限公司
  • 规模:100人以下
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普票 ¥3199 2019-05-10 12:00 查看此票种说明1 100
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会议简介

会议背景

基于大数据时代的变革,包括电子病历、检验报告、病理报告、随访记录、医学影像大数据、网络数据库等在内的临床大数据催生出了一种新的科研模式,即面对海量的临床数据,科研人员只需要能够直接筛选或挖掘所需的临床数据,就可以利用这些临床信息,挖掘其潜在的医学科研价值,为自身科研工作提供帮助,并获取高质量的科研成果。

本期培训从医学科研中的实际问题出发,以案例的形式深入浅出地介绍了近年来崭新的医学数据挖掘技术,多种研究类型的实际运用及如何将方法学成功应用于临床研究,并对临床大数据应用在医学研究领域中的一些策略和经验进行相应介绍和总结。以通过数据挖掘发表SCI文章为目标,以具体数据为案例,全面、系统介绍数据的预处理过程和步骤,数据分析方法的选择、数据分析思路的构建方法和SCI文章的写作与投稿。

临床大数据的用途

1、病因识别

2、疾病早期预测

3、临床样本筛选

4、临床决策支持

5、个性化诊疗

6、综合医疗健康评估管理

大数据研究对于临床科研的价值

在科研的过程中,对临床大数据的收集、整理和利用,将其创变成科研资源,从数据中找灵感,从研究内容中找数据,可以协助我们更好的寻找临床科研问题与科研证据,缩短科研时间和成本,从而更顺畅、更快捷的获取科研成果。大数据时代的到来,临床数据形式多样,对于临床工作者来说是机遇更是挑战。如何突破瓶颈将现有的经验、数据转化为证据,发表高质量SCI论文尤为关键。

课程特色

1、通过相关软件的教学,掌握各类数据挖掘方法的实现;

2、实操配合案例解析,完整解读各类数据挖掘方法的运用及结果分析;

3、深入讲解临床大数据收集、整合及管理方法,梳理临床大数据的挖掘思路;

4、重要公共数据库的介绍及使用方法,案例解析各类疾病研究问题的挖掘方案。

培训适宜人群

l从事医学、生命科学等相关专业的科研人员;

l对临床大数据挖掘及分析的具体方法有学习需求的医护人员、医学生、药企科研人员;

l临床忙、没时间做实验或研究条件有限,希望将临床大数据应用与临床研究中并对SCI论文发表有迫切需求的医学生、临床医生和科研工作者。

培训日程

5月11日

8:30-9:00

第一讲临床大数据相关知识介绍

临床大数据的概念和当前发展现状

临床大数据的收集,整合和管理

临床大数据的样本库和资料库的建立

9:01-10:30

第二讲临床大数据的数据挖掘思路及R软件简介

数据挖掘的基本概念

案例形式介绍临床大数据的数据挖掘思路

R软件的下载和安装

R软件的基本运算(向量运算、矩阵计算、基本统计计算)

应用R软件进行数据整理

常见统计学方法及统计分析批处理的R软件实现

10:45-12:45

第三讲数据挖掘方法—分类与聚类(上)

分类的概念及分类性能的评估

决策树与随机森林分类器的构建及R软件实现

14:00-15:00

第四讲数据挖掘方法—分类与聚类(下)

案例:应用决策树获得影响结局的决策准则及应用随机森林算法预测样本分类并提取结局的重要风险因素

主成分分析及应用主成分分析绘制样本分类图

聚类的概念及常用聚类方法(K均值聚类与系统聚类)

K均值聚类与系统聚类的R软件实现

双向聚类热图及复杂热图绘制的R软件包ComplexHeatmap

基于数据挖掘中的分类与聚类发表SCI论文的经验分享

15:15-17:15

第五讲数据挖掘方法—关联规则与贝叶斯网络

关联规则的概念及常用关联规则分析方法(Apriori算法)

关联规则分析及关联规则可视化的R软件实现

贝叶斯网络的概念及构建

案例:基因与环境互作的贝叶斯网络构建及R软件实现

基于数据挖掘中的关联规则与贝叶斯网络发表SCI论文的经验分享

17:16-18:15

第六讲数据挖掘方法—列线图的绘制

Logistic回归模型的列线图绘制

有序Logistic回归模型的列线图绘制

Cox回归模型的列线图绘制

5月12日

8:30-9:00

第七讲为何需要大数据临床研究

RCT研究的缺陷;

大数据研究的优势;

9:01-10:00

第八讲各种数据平台简介

重要公共数据平台的介绍和使用方法:MIMIC、Biolincc、Dryad等

10:15-11:15

第九讲数据挖掘研究的方案设计

各类疾病研究问题的数据挖掘方案设计及实例列举

数据挖掘与临床研究应用策略与范围

11:16-12:15

第十讲结合案例介绍大数据研究中常用的算法(上)

非线性模型拟合

潜类别分析

决策树

13:30-14:30

第十一讲结合案例介绍大数据研究中常用的算法(下)

实例解析不同的临床场景选取不同的模型或算法

14:31-16:00

第十二讲基于电子病历大数据研究的报告规范

重点讲解RECORD报告规范

本期大咖介绍

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华琳 首都医科大学生物医学工程学院副教授

研究方向:生物统计与生物信息学。

研究成果:主讲《医学统计学》、《医用数据挖掘》、《医药数理统计方法》、《临床及分子生物学大数据处理》和《生物信息学技术概论》等课程。擅长统计研究设计、各类型数据统计分析、生物医学大数据挖掘及生物信息学分析等,近5年内在相关领域以第一作者和通讯作者发表论文30余篇,其中SCI论文近20篇。主持和参与多项国家级、省部级和局级科研课题,与北京多家临床医院开展了数据分析方面的合作,并建立了良好的合作关系,目前是首都医科大学中青年骨干教师和北京市中青年骨干教师。

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章仲恒 浙江大学医学院附属邵逸夫医院博士

中国医药统计专业委员会委员,浙江省流行病与循证医学分会青年委员。

研究方向:主要从事急危重症的临床与科研工作

研究成果:对利用临床大数据进行临床研究有多年的实践经验、能熟练使用R语言进行数据挖掘。对SCI论文写作有丰富的经验,近年来已先后以第一作者发表SCI论著30多篇,其中10分以上2篇,5分以上5篇;被引超过1700次。BMJ、Lancetrespiratorymedicine(IF=15)、criticalcaremedicine(IF=8)等杂志审稿人;加拿大呼吸杂志客座编辑;急危重症杂志(JECCM)执行编辑,在SCI杂志ATM开办“大数据临床研究”专栏,并出版英文专著《大数据与临床研究》。

会议主办单位

南京医格尔信息科技有限公司

会议承办单位

医盟V课堂平台

南京采卓生物科技有限公司

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