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真实世界与大数据分析培训班

课程简介

 “真实世界与大数据分析”培训是复旦大学FIST课程“生物医学信息学”的一部分,“生物医学信息学”是计算机科学与生命科学和医学的交叉学科,是近几年在美国等发达国家兴起的前沿学科。本课程的教学目的是使学生了解生物信息和医学信息技术在医疗卫生行业中的应用,特别是在生物医学研究中的应用。提高学生的综合素质,满足大数据时代生物医学教育的需求。主要讲授计算机技术在医学及医疗卫生领域的应用,其目的是使学生了解基础医学研究及医疗卫生领域中所使用的多种计算机知识和技术,能够运用所学知识和技能解决生物医学领域的实际问题。 

 

课程以专题形式进行,包括循证医学、生物信息学简介、观察性健康医疗数据研究方法和应用、OMOP通用数据模型,医学术语词表、人群队列及表型研究、真实世界证据研究(Real World Evidence),医学大数据分析等内容。课程除讲授各专题的基本概念以外,还向学生展示该领域的应用实例,加深学生对课程内容的理解。 


课程录像:

  • 优酷:http://list.youku.com/albumlist/show/id_52256990.html
  • YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLES8UkLVnjIpkl1L21CRhpnBVm1CxRWqc 

教师风采

  • 唐金陵教授,男,香港中文大学流行病学教授。1977级北京医学院(现北京大学医学部)预防医学本科,1987由国家教委公派赴英国留学攻读博士学位,1995年加入香港中文大学。曾任香港中文大学公共卫生及基层医疗学院副院长、署理院长,以及流行病学系主任。2003年北京大学长江学者、特聘教授,兼北京大学循证医学中心主任。英国皇家公共卫生科学院院士,亚太循证医学联盟主席,亚太公共卫生协会(APACPH)前副会长。专业方向:流行病学、循证医学。主编《循证医学基础》,主译BMJ《临床证据》。
  • 刘雷教授,博士生导师,复旦大学生物医学研究院PI,复旦大学大数据研究院医学影像智能诊断与医学信息学研究所所长。长期从事生物医学信息学研究,发表SCI论文60余篇,取得软件著作权20余项,申请专利6项。
  • Mui Van Zandt是IQVIA艾昆纬公司(原昆泰-艾美仕公司)的产品开发总监,负责管理OMOP团队。Mui的专业领域包括软件开发,数据转换,敏捷过程和项目管理。 OMOP团队已经在6个不同国家的12个不同数据集上执行OMOP ETL转换。 Mui在OMOP模型中研究大型患者数据库以及支持这些转换所需的标准词汇表方面有广泛的知识和积累。Mui通过各种OHDSI工作组积极为社区做出贡献。她是中国OMOP CDM /词汇工作组的联合领导人之一。
  • Kristin (Feeney) Kostka是IQVIA美国远程学习网络的负责人。 Kristin在医疗保健和生命科学领域拥有十年的实践经验,领导现实世界的证据,研究,设计和企业数据实施,进行大规模的跨国临床试验并定期提交。 Kristin拥有Elon大学的运动科学学士学位和波士顿大学公共卫生学院的流行病学公共卫生硕士学位。
  • Patrick Ryan博士是杨森制药研发部门流行病学分析主管,哥伦比亚大学医学中心生物医学信息学系助理教授。Patrick拥有康奈尔大学计算机科学与运筹学学士学位,康奈尔大学运筹学与工业工程硕士学位,以及北卡罗来纳大学教堂山分校药学成果与政策博士学位。

资料下载

  • Day 1 OMOP Common Data Model and Vocabularies 080419
  • Day 2 OHDSI use case tutorial morning 080519
  • Day 2 OHDSI cohort definition tutorial afternoon 080519
  • Day 3 OHDSI prediction tutorial afternoon Ryan Kostka 080619
  • Day 4 OHDSI prediction tutorial 2 Ryan Kostka Morning 080719
  • JAMA-PLP Framework Paper                                                                                                                                                                                                           

课程安排

详细内容及报名方式 

复旦官网报名地址

课程视频 Videos

课程回顾

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