Проектный семинар

Магистратура 2019/2020

Статус: Курс обязательный (Анализ данных в биологии и медицине)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Гельфанд Михаил Сергеевич, Опарина Нина Юрьевна, Спирин Сергей Александрович

Прогр. обучения: Анализ данных в биологии и медицине

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Проектный семинар "Анализ данных в биологии и медицине" нацелен на формирование у магистров знания основных проблем, решаемых в исследованиях в медицине и здравоохранении и типовых и перспективных решений.

Цель освоения дисциплины

Ознакомление студентов с широким спектром проблем, возникающих при анализе медицинских данных
Подготовка студентов к использованию современных технологий анализа, в том числе в целях обеспечения процессов принятия решений в здравоохранении.

Планируемые результаты обучения

Знать и уметь использовать основной понятийный аппарат статистического анализа в биомедицине
Знать особенности организации исследований в медицине, в том числе с участием человека
Иметь представление об основных проблемных полях науки и этическом регулировании биомедицинских исследований
Обладать навыками поиска, обработки и анализа информации, необходимой для подготовки и обоснования решений по анализу данных в интересах медицины и здравоохранения
Иметь представление об основных проблемных полях науки и этическом регулировании биомедицинских исследований;

Содержание учебной дисциплины

Особенности биомедицинских данных
Области: медицинские исследования, общественное здоровье, эпидемиология, демография, медико-биологические исследования. Качественные и количественные исследования. Смешанные исследования. Природа плохих данных. Практика «статистической обработки». Люди в статистическом анализе. Оценка статистического анализа в биомедицинском журнале. Виды данных. Соответствующие виды анализа. Природа вариаций. Регрессия к средней. Репрезентативность. Ненадежность полных данных. Бутстрэп. Эксплоративный анализ. Отличие от первичного анализа полученных данных в проверке предположений. Боксплот и др. Робастные оценки. Исключение выскочек. Пропуски данных, импутация. Оценки центральной тенденции. Средняя и вариации, тренд к использованию доверительных интервалов (ДИ). Не-норм распределения. Медиана и ее ДИ. Поисковые исследования и проверка гипотез
Статистика общественного здоровья
Причинность. Когортные исследования как модель. Открыт и закрытые когорты. Индексы для них. Риск, относительный риск, шансы, относит шансы. Демография. Причины смерти. Эпидемиологический переход. Помойные коды. Политика. Регистры. Размер эффекта. Его измерение в разных дизайнах. Связь и корреляция. Дизайны исследований. ИСК против когортного. Выборочность. Малые выборки. Виды/технология выборок. Репрезентативность. Размер выборки в соответствии с числом признаков. Графический анализ. Множественные сравнения/анализы. Бонферрони и др. поправки. Слабые воздействия. Представления о вредности, пороге вредности. Проблема порога. Радиация. Гормез. Малые дозы, проблемы изучения. Проблема воспроизводимости результатов.
Когортные и исследования сравнения с контролем
Когортные исследования как образец обсервационного исследования. Кумулятивные и мгновенные оценки. Выбор популяции. Стандартизация, в т.ч. по возрасту. Анализ данных типа времени жизни. Проблемы смещений. Конфаундеры. Анализ contingency tables. Анализ чувствительности. ИСК. Вложенные ИСК.
Анализ клинических испытаний
Поисковое испытание, испытания возможности проведения, пилотное и проверяющее гипотезу. Байесовский анализ. Нужда в РКИ. Противофактический подход. Дизайны РКИ. Протокол включая статистику. Рандомизация. Ослепление. Дисперсионный анализ с повторными измерениями. Локализация эффекта. Размер эффекта. Измерение его. Планирование размера выборки. Мощность. Потеря участников. Анализ выживания. Предположение случайного выбывания. Специальное выживание. РКИ на преимущество или на неменьшую эффективность. Биоэквивалентность. Терапевтическая эквивалентность.
Диагностические технологии и некоторые другие проблемы
Диагностическая точность и эффективность процесса. ROC. Автоматическая диагностика. Статистический контроль качества Программы статистического анализа. Excel. SAS.SPSS. S>R. Точные формулы. Поправки. Анализ существующих баз данных и целенаправленное создание новых. Data mining. Big data. Технологии и ограничения. Противопоставление данных лаборатории и реальной жизни. Перспективы решения технологических и человеческих проблем использования доступных данных.
Систематические обзоры
Оценка смещений. Причины. Публикации, типы, доверие. Систематические обзоры. Статистический анализ. Методы: фиксированного, случайного эффекта, сетевой. Проблема раннего прерывания РКИ. Использование результатов исследований для совершенствования социальной практик, в том числе медицинской. GRADE.

Элементы контроля

Активность на семинарах и домашние задания
Зачет
Оценки по всем формам контроля выставляются по 10-ти балльной шкале. Оценка за дисциплину выставляется в соответствии с формулой оценивания от всех пройденных элементов контроля. Экзамен не проводится.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.5 * Активность на семинарах и домашние задания + 0.5 * Зачет

Программа дисциплины