【2018北京站】医盟v课堂- 临床大数据挖掘方法与在临床研究中的应用实战培训班

培训日程

11月24日

8:30-9:30   第一章  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

9:31-10:30     第二章 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)

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    第三章 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

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)

14:00-15:00    第四章 数据挖掘方法—分类与聚类（下）

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    第五章 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    第六章 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

11月25日

8:30-9:00      第七章 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    第八章 各种数据平台简介

简要介绍一些重要的数据平台：MIMIC、Biolincc、Dryad

10:15-11:15    第九章 结合案例介绍大数据研究中常用的算法

非线性模型拟合

潜类别分析

决策树

案例解析

11:16-11:45    第十章 临床预测模型

11:46-12:45    第十一章 临床大数据在疾病相关性分析、临床治疗方案、个性化       决策等方面的具体应用

14:00-16:00    第十二章 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

-会议门票-

个人报名

医学生凭学生证报名 立减200 （可与上述优惠同享）

按缴费先后顺序确定座次

注册费含会场、专家讲课费、教材、午餐、税费。其他费用自理！