南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)_第1頁
南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)_第2頁
南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)_第3頁
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南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)演講人:日期:CONTENTS目錄01學(xué)科概述02核心理論體系03實際應(yīng)用領(lǐng)域04教學(xué)體系架構(gòu)05科研方向聚焦06學(xué)科發(fā)展展望01學(xué)科概述學(xué)科發(fā)展歷程創(chuàng)始與發(fā)展衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)作為一門學(xué)科,起源于人類對健康和疾病的認(rèn)識,隨著醫(yī)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展而逐漸完善。南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)學(xué)科前沿該校衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)學(xué)科歷史悠久,在國內(nèi)外享有較高聲譽(yù),擁有一批優(yōu)秀的學(xué)者和教學(xué)團(tuán)隊。衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)不斷吸收新的統(tǒng)計學(xué)方法和計算機(jī)技術(shù),在數(shù)據(jù)挖掘、生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析等方面取得了顯著進(jìn)展。123研究對象與范疇衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)的研究對象主要是醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的各種數(shù)據(jù),包括疾病、健康、人口、環(huán)境等多方面的信息。研究對象研究范疇研究方法與技術(shù)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)的研究范疇廣泛,涉及生物醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生、衛(wèi)生管理等多個領(lǐng)域,旨在通過統(tǒng)計學(xué)方法解決醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的實際問題。衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)不僅關(guān)注數(shù)據(jù)的收集、整理和分析,還注重統(tǒng)計學(xué)方法的選擇、應(yīng)用和創(chuàng)新,如實驗設(shè)計、抽樣調(diào)查、回歸分析、生存分析等。在醫(yī)學(xué)研究中的地位醫(yī)學(xué)研究的重要工具學(xué)科交叉與融合公共衛(wèi)生決策的重要依據(jù)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)是醫(yī)學(xué)研究的重要工具之一,可以幫助研究者設(shè)計實驗、收集數(shù)據(jù)、分析結(jié)果,為醫(yī)學(xué)研究提供科學(xué)依據(jù)。衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,可以為政府制定衛(wèi)生政策、規(guī)劃衛(wèi)生資源、評估衛(wèi)生項目效果等提供科學(xué)依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)與其他學(xué)科如流行病學(xué)、醫(yī)學(xué)影像學(xué)、生物信息學(xué)等的交叉與融合,推動了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新,為醫(yī)學(xué)研究提供了新的思路和方法。02核心理論體系概率論與分布基礎(chǔ)概率論基本原理概率的加法、乘法、條件概率、全概率公式和貝葉斯公式等。02040301隨機(jī)變量及其數(shù)字特征數(shù)學(xué)期望、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)等。常見概率分布二項分布、Poisson分布、正態(tài)分布、t分布和F分布等。大數(shù)定律與中心極限定理切比雪夫大數(shù)定律、伯努利大數(shù)定律、中心極限定理等。統(tǒng)計推斷方法分類點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗等。參數(shù)估計秩和檢驗、卡方檢驗、基于分布的檢驗等。非參數(shù)統(tǒng)計方法線性回歸、多重回歸、嶺回歸、Lasso回歸等?;貧w分析決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。分類分析靈敏度、特異度、ROC曲線、似然比等。醫(yī)學(xué)診斷試驗評價Logistic回歸、Cox回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。醫(yī)學(xué)預(yù)測模型01020304Kaplan-Meier生存曲線、Cox比例風(fēng)險模型等。生存分析模型隨機(jī)化、盲法、樣本量計算、數(shù)據(jù)分析方法等。臨床試驗設(shè)計與分析常用醫(yī)學(xué)分析模型03實際應(yīng)用領(lǐng)域臨床試驗設(shè)計規(guī)范臨床試驗設(shè)計原則偏倚控制樣本量計算數(shù)據(jù)收集與記錄包括隨機(jī)化、對照、重復(fù)和盲法等原則,確保試驗結(jié)果的有效性和可靠性。根據(jù)試驗?zāi)康?、預(yù)期效應(yīng)大小、I型錯誤率等參數(shù),計算所需的樣本量,以保證足夠的檢驗效能。采取措施減少或消除偏倚,如隨機(jī)化分組、盲法評估、意向治療分析等。規(guī)定數(shù)據(jù)收集的方法和流程,確保數(shù)據(jù)的真實性和完整性。公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析描述性統(tǒng)計運(yùn)用統(tǒng)計圖表和指標(biāo),描述公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)的分布特征和變化趨勢。01推斷性統(tǒng)計通過樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征,包括參數(shù)估計和假設(shè)檢驗等。02關(guān)聯(lián)性分析探索變量之間的關(guān)聯(lián)性,如疾病與危險因素之間的相關(guān)性和影響強(qiáng)度。03預(yù)測性分析基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型,預(yù)測未來公共衛(wèi)生趨勢和疾病風(fēng)險。04疾病預(yù)測模型構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)處理變量篩選模型選擇與優(yōu)化模型評估與驗證包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟,以提高模型擬合效果。從眾多變量中篩選出與疾病發(fā)生或發(fā)展密切相關(guān)的變量,作為預(yù)測模型的自變量。根據(jù)數(shù)據(jù)特點和預(yù)測目標(biāo),選擇合適的預(yù)測模型,如回歸分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和模型訓(xùn)練。通過交叉驗證、ROC曲線、準(zhǔn)確率、靈敏度等指標(biāo)評估模型的預(yù)測性能,并進(jìn)行模型驗證和調(diào)優(yōu)。04教學(xué)體系架構(gòu)課程模塊設(shè)置包括概率論與數(shù)理統(tǒng)計、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)等。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)核心課程涵蓋流行病學(xué)、衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)、衛(wèi)生事業(yè)管理等。公共衛(wèi)生應(yīng)用課程包含統(tǒng)計軟件應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)實踐教學(xué)環(huán)節(jié)課題研究與論文撰寫鼓勵學(xué)生參與課題研究,培養(yǎng)科研素養(yǎng)和論文寫作能力。03在醫(yī)療機(jī)構(gòu)或公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)進(jìn)行實習(xí),參與實際工作,提高應(yīng)用能力。02實習(xí)實訓(xùn)實驗課程通過實驗操作加深對理論知識的理解,培養(yǎng)解決實際問題的能力。01軟件操作能力培養(yǎng)統(tǒng)計分析軟件如SPSS、SAS、Stata等,掌握基本操作和高級功能。01數(shù)據(jù)可視化軟件如Tableau、Echarts等,提高數(shù)據(jù)展示和解讀能力。02編程技能如Python、R等,具備數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析的編程能力。0305科研方向聚焦生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)處理運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法對海量生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,包括基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等。生物信息學(xué)醫(yī)學(xué)影像處理公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)科學(xué)針對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),開發(fā)圖像處理算法和統(tǒng)計分析方法,提高疾病的診斷準(zhǔn)確率。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對公共衛(wèi)生領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用,為疾病預(yù)防和控制提供科學(xué)依據(jù)。流行病學(xué)統(tǒng)計方法傳染病模型建立傳染病傳播模型,評估干預(yù)措施的效果,預(yù)測疾病流行趨勢。生存分析臨床試驗設(shè)計研究生存時間和結(jié)局之間的關(guān)系,以及影響因素對生存時間的影響,為臨床治療和康復(fù)提供指導(dǎo)。運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)原理,設(shè)計科學(xué)、合理的臨床試驗方案,評估新藥和新療法的療效和安全性。123健康政策評估研究政策效果評估醫(yī)學(xué)決策分析健康經(jīng)濟(jì)學(xué)運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法評估健康政策的實施效果,為政策制定和調(diào)整提供依據(jù)。研究健康投資與健康產(chǎn)出之間的關(guān)系,以及不同健康政策對經(jīng)濟(jì)的影響,為衛(wèi)生資源合理配置提供建議?;诮y(tǒng)計學(xué)和決策理論,為醫(yī)學(xué)決策提供科學(xué)依據(jù),包括臨床決策、衛(wèi)生資源配置等方面。06學(xué)科發(fā)展展望新技術(shù)融合趨勢大數(shù)據(jù)與人工智能衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)將更加注重大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用,包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。01精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)借助基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等技術(shù),衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)將向精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)方向發(fā)展,實現(xiàn)個體化醫(yī)療。02互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)將與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合,推動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享和利用。03跨學(xué)科合作路徑衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)需要與臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、流行病學(xué)等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域緊密合作,共同解決醫(yī)學(xué)問題。與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域合作衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)也需要與社會科學(xué)領(lǐng)域合作,探討健康的社會決定因素,為公共衛(wèi)生政策的制定提供依據(jù)。與社會科學(xué)領(lǐng)域合作衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)需要與計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域合作,開展數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等方面的研究。與計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域合作國際標(biāo)準(zhǔn)化

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