马上报名
—— 会议背景 ——
Conference background
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。
—— 会议特色 ——
Conference features
1.指导学员掌握应用临床大数据的科研策略、临床大数据的收集与管理、临床大数据的相关数据库下载方法
2.辅以实例介绍医疗大数据在临床诊断、疾病相关性分析、临床治疗方案、个性化决策等方面的应用。
3.通过合理应用数据挖掘方法提升研究层次,将普通的医学论文转化为高分SCI。
4.初步掌握常见的临床数据挖掘方法,并学会应用R软件进行数据挖掘分析,对分析结果进行合理的解释、可视化、图表的展示及论文的撰写。
—— 演讲嘉宾 ——
Guest speaker

陈铭

浙江大学生物信息学系 教授

曾任俄罗斯科学院新西伯利亚分院细胞与遗传研究所、新西伯利亚国立大学讲席教授
研究方向: 生物高通量数据挖掘分析、系统生物学及生物大网络建模分析、作物抗逆资源生物信息学技术开发与应用、生物医学信息学、合成生物学。
研究成果: 浙江大学生物信息学学科带头人,发表近百篇专业领域内学术论文,近三年发表专业领域SCI论文40余篇。主编或参与编写《生物信息学》、《生物信息学词汇双解通》等9部著作。担任JournalofIntegrativeBioinformatics,CurrentBioinformatics,AdvancesinBioinformatics等多个SCI刊物编委,浙江省生物信息学学会首届理事长,国家自然科学基金一审专家。

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。
马上报名
—— 会议日程 ——
Agenda
2018年6月30日(星期六)
08 : 30 —— 09 : 30 第一讲:医学大数据的概念及分类介绍
1. 医学大数据的概念
2. 医学大数据的分类,如临床电子病历、影像学信息、公共卫生与健康监测等数据
09 : 31 —— 10 : 30 第二讲:医学大数据数据库与资源的获取
1. 各主要生物医学数据库、资源库
2. DaTo信息库的演示
10 : 31 —— 10 : 45 茶歇
10 : 46 —— 12 : 45 第三讲:医学大数据的应用
1. 临床诊断
2. 疾病相关性分析
3. 临床治疗方案
4. 个性化决策等方面
14 : 00 —— 15 : 00 第四讲:医学大数据与精准医学的临床科研策略
1. 精准医学的发展现状
2. 临床科研策略、科研选题思路等
15 :01 —— 16 : 30 第五讲:临床疾病标记物及数据分析
1. 临床疾病标记物的介绍
2. 基于网络的标记物的鉴定
3. 非编码RNA标记物及相关分析
16 :31 —— 18 : 00 第六讲:多组学信息数据科研应用
1. 转录组数据分析
2. 单细胞组学大数据分析案例(如流式细胞术、单细胞RNA-seq、细胞谱图模型等)
3. 多组学系统生物学的研究与应用
2018年7月1日(星期日)
08 : 30 —— 10 : 00 第七讲 临床大数据的数据挖掘思路及R软件简介
1. 数据挖掘的基本概念
2. 临床大数据的收集,整合和管理
3. 案例形式介绍临床大数据的数据挖掘思路
4. R软件的下载和安装
5. R软件的基本运算(向量运算、矩阵计算、基本统计计算)
6. 合理应用数据挖掘将普通的医学论文升级为高分SCI
10 : 01 —— 10 : 30 茶歇
10 : 31 —— 12 : 31 第八讲 数据挖掘方法—分类与聚类(上)
1. 分类的概念及分类性能的评估
2. 决策树与随机森林分类器的构建及R软件实现
3. 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
4. 聚类的概念及常用聚类方法(K均值聚类与系统聚类)
5. K均值聚类与系统聚类的R软件实现
13 : 30 —— 14 : 30 第八讲 数据挖掘方法—分类与聚类(下)
6. 双向聚类热图的绘制
7. 基于数据挖掘中的分类与聚类发表SCI论文的经验分享
14 : 31 —— 17 : 00 第九讲 数据挖掘方法—关联规则与贝叶斯网络
1. 关联规则的概念及常用关联规则分析方法(Apriori算法)
2. 关联规则分析及关联规则可视化的R软件实现
3. 贝叶斯网络的概念及构建
4. 案例:基因与环境互作的贝叶斯网络构建及R软件实现
5. 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 : 01 —— 17 : 30 答疑及服务咨询
—— 往期回顾 ——
Review
—— 注册收费 ——
Registration fee
会议注册
注册时间 2018年05月07日 - 2018年06月22日 2018年06月23日 - 2018年06月29日
费用 ¥ 3400(原价 ¥ 3600) ¥ 3600
备注
  1. 医学生凭学生证报名立减200元(可与上述优惠同享)。
  2. 团报优惠:3-4人优惠300元;5-6人优惠750元;7人或以上优惠1400元。
  3. 注册费含会场、专家讲课费、教材、茶歇、税费。不含住宿费、餐费、交通差旅费!
  4. 如想拼团或在支付过程中遇到问题,可咨询会务组(会务组电话:15380921083)。
马上报名
常见问题解答
1、会议是否能开具发票?
答:会议可开具正规会务发票,需开发票者请将(发票抬头+纳税号+姓名+电话)信息发送至 ymvkt2017@163.com
2、是否支持线上观看?
答:所有线下培训内容均不支持线上观看。
3、是否有交通路线及住宿推荐?
答:报名后会务组工作人员会发送给您交通及住宿推荐以便您的选择及安排。
4、费用具体包含哪些?
答:注册费含会场、专家讲课费、教材、茶歇、税费。不含住宿费、餐费、交通差旅费!
5、如何获取会议通知(邀请函)?
答:邮件 ymvkt2017@163.com 索取会议通知(邀请函)
6、报名参会后因个人原因不想参加了是否支持退费?
答:会议不支持中途退费,会议筹备均为前期支出,会议成本已支付无法进行退费操作,报名用户默认对该条声明已知并认可。
7、如何团报培训班?
答:通过微信报名的直接在支付页面选择团报人数,系统会自动减去相应金额,将其他人的报名信息一并发至会务组 Feiffy微信:15380921083
8、医学生如何立减200元?
答:将学生证提交至 qq:2355840037 ,人工退款200元,1-2个工作日到账。