培訓(xùn)日程

5月11日

8:30-9:00 ??第一講 ?臨床大數(shù)據(jù)相關(guān)知識介紹

臨床大數(shù)據(jù)的概念和當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀

臨床大數(shù)據(jù)的收集，整合和管理

臨床大數(shù)據(jù)的樣本庫和資料庫的建立

9:01-10:30 ?第二講 ?臨床大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘思路及R 軟件簡介

數(shù)據(jù)挖掘的基本概念

案例形式介紹臨床大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘思路

R 軟件的下載和安裝

R 軟件的基本運算(向量運算、矩陣計算、基本統(tǒng)計計算)

應(yīng)用R軟件進行數(shù)據(jù)整理

常見統(tǒng)計學(xué)方法及統(tǒng)計分析批處理的R軟件實現(xiàn)

10:45-12:45 第三講 ?數(shù)據(jù)挖掘方法—分類與聚類（上）

分類的概念及分類性能的評估

決策樹與隨機森林分類器的構(gòu)建及R 軟件實現(xiàn)

14:00-15:00 第四講 ?數(shù)據(jù)挖掘方法—分類與聚類（下）

?案例：應(yīng)用決策樹獲得影響結(jié)局的決策準(zhǔn)則及應(yīng)用隨機森林算法預(yù)測樣本分類并提取結(jié)局的重要風(fēng)險因素

主成分分析及應(yīng)用主成分分析繪制樣本分類圖

聚類的概念及常用聚類方法(K 均值聚類與系統(tǒng)聚類)

K 均值聚類與系統(tǒng)聚類的R 軟件實現(xiàn)

雙向聚類熱圖及復(fù)雜熱圖繪制的R軟件包ComplexHeatmap

基于數(shù)據(jù)挖掘中的分類與聚類發(fā)表SCI 論文的經(jīng)驗分享

15:15-17:15第五講 數(shù)據(jù)挖掘方法—關(guān)聯(lián)規(guī)則與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念及常用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法(Apriori 算法)

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析及關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化的R 軟件實現(xiàn)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念及構(gòu)建

案例：基因與環(huán)境互作的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及R 軟件實現(xiàn)

基于數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)表SCI 論文的經(jīng)驗分享

17:16-18:15 第六講 ?數(shù)據(jù)挖掘方法—列線圖的繪制

Logistic回歸模型的列線圖繪制

有序Logistic回歸模型的列線圖繪制

Cox回歸模型的列線圖繪制

5月12日

8:30-9:00 ??第七講 ?為何需要大數(shù)據(jù)臨床研究

RCT研究的缺陷；

大數(shù)據(jù)研究的優(yōu)勢；

9:01-10:00 ?第八講 ?各種數(shù)據(jù)平臺簡介

重要公共數(shù)據(jù)平臺的介紹和使用方法：MIMIC、Biolincc、Dryad等

10:15-11:15 第九講 ?數(shù)據(jù)挖掘研究的方案設(shè)計

各類疾病研究問題的數(shù)據(jù)挖掘方案設(shè)計及實例列舉

數(shù)據(jù)挖掘與臨床研究應(yīng)用策略與范圍

11:16-12:15 第十講 ?結(jié)合案例介紹大數(shù)據(jù)研究中常用的算法（上）

非線性模型擬合

潛類別分析

決策樹

13:30-14:30 第十一講 ?結(jié)合案例介紹大數(shù)據(jù)研究中常用的算法（下）

實例解析不同的臨床場景選取不同的模型或算法

14:31-16:00 第十二講 ?基于電子病歷大數(shù)據(jù)研究的報告規(guī)范

重點講解RECORD報告規(guī)范