ОНЛАЙН-ПРОГРАММА

Биостатистика и анализ медицинских данных

Программа 2021 завершена

Программа 2022 откроется осенью
Прием заявок отложен на неопределенный срок

Подписывайтесь на новости, чтобы не пропустить новый набор!
Программа охватывает основные аспекты статистического анализа медицинских и биологических данных. Особое внимание уделяется программированию на языке R, современным методам обработки данных, а также особенностям их применения в клинических исследованиях лекарственных средств и научных проектах
Формат
Онлайн занятия по субботам c 11 до 17 МСК
и в один будний вечер
с сентября по декабрь
.
Лекции, семинары, разбор реальных задач области
Стоимость
Для физических лиц – 56 тысяч рублей, для юридических лиц – 72 тысячи рублей. По результатам конкурса могут предоставляться гранты
Диплом
При окончании выдается диплом о повышении квалификации Института биоинформатики
Что вы будете изучать
«Биостатистика и анализ медицинских данных» – новая программа Института биоинформатики для студентов и выпускников математических, технических, биологических и медицинских специальностей.

По окончанию вы:
узнаете о методологии доказательной медицины и принципах проведения клинических исследований;
овладеете современными статистическими методами;
научитесь разрабатывать программы для обработки и визуализации больших массивов данных
на языках R и SAS;
примените на практике полученные знания для решения реальных задач из науки и индустрии

Учебный процесс включает 144 академических часа лекций и практик, организованных в четыре модуля:
    Методология и регуляторика
    Методология доказательной медицины. Принципы клинической разработки ЛП. Регуляторные требования по обращению ЛП. ICH E9. Дизайны клинических исследований. Биоэтика. Написание отчетов и статей по результатам исследований
    Особенности медицинских данных
    Основы клинико-лабораторной диагностики заболеваний.
    Данные реальной клинической практики, "Real-world data"
    Специфика онкологических данных.
    Статистика и анализ данных
    Теория вероятностей. Методы биостатистики. Многофакторный анализ данных.
    Анализ выживаемости. Доказательность реальной клинической практики, "Real-world evidence". Машинное обучение в медицине. Биоэквивалентность.
    Количественное планирование исследований.
    Программирование
    Автоматизация обработки данных в R. Визуализация биомедицинских данных в R. Основы программирования на SAS. Управление данными.
    Поступление
    Зачем вам биостатистика
    Cовременная биостатистика — это возможность принять непосредственное участие в разработке лекарств и методов лечения различных заболеваний. Знание особенностей биомедицинских данных и уверенное владение методами статистической обработки - высоко востребованы во всех областях естественно-научных разработок. Программа предназначена для специалистов, планирующих как научную карьеру так и работу в индустрии
    Этапы поступления
    1. Заявка
    Мы ждем мотивированные заявки с подробным рассказом, почему вы хотите учиться на программе

    2. Онлайн-тестирование
    Тестирование проводится на платформе Stepik на предмет наличия начальных знаний по математике, статистике и программированию на R. Тестирование состоит из контрольных вопросов, небольших задач и творческой части

    3. Объявление результатов
    Объявление результатов тестирования и отбора
    Требования
    Для поступления вам нужно знать основы статистики и программирования на R в объеме следующих двух бесплатных онлайн курсов:
    1. Основы статистики
    2. Анализ данных в R
    Также на занятиях потребуется знание математики на уровне средней образовательной школы: базовые операции с дробями (сложение, вычитание, умножение, деление), модуль числа, арифметическая и геометрическая прогрессия, линейные и квадратные уравнения, возведение в степень.
          Критерии и принципы оценки конкурсных заявок
          Творческое вступительное задание оценивается по:
          1. Актуальности поставленной задачи
          2. Чёткости в формулировке конечных точек исследования
          3. Адекватности предложенного дизайна исследования

          Итоговое решение по отбору складывается из следующих факторов:
          1. Ясной мотивации
          2. Балла за экзамен, решения задач (или хотя бы попыток)
          3. Соответствию программы ожиданиям поступающего
          4. Опыту или планированию участия в исследованиях, требующих наличия знаний и навыков, даваемых на программе
                Преподаватели
                Евгений Бакин
                Руководитель программы
                Институт биоинформатики, ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, с.н.с.
                Оксана Станевич
                НИИ Гриппа им. А.А. Смородинцева, научный сотрудник
                Евгений Томилов
                Аналитическая лаборатория SODAS, старший научный сотрудник
                Антон Барчук
                ЕУСПб, директор Института междисциплинарных медицинских исследований
                Василий Белаш
                ПСПбГМУ им. акад. И. П. Павлова, ассистент кафедры Госпитальной терапии
                Валерия Богданова
                Яндекс
                Артем Исмагилов
                Data manager, X7 Research
                Юлия Комарова
                X7 Research, руководитель отдела обработки данных
                Дмитрий Крючков
                Аксон Клиникал Трайл Лаб, генеральный директор
                Максим Кузнецов
                Казанский ГМУ, ассистент кафедры эпидемиологии
                Ольга Латышева
                Независимый эксперт в области клинических исследований
                Екатерина Маслак
                Takeda, Medical Рroject Manager
                Мария Черниговская
                University of Oslo, PhD student
                Елена Чуклина
                Novartis,
                Senior Data Scientist
                Мария Шелест
                ГУАП, ведущий программист
                Антон Шемякин
                Covance, Statistical programmer
                Выпускники 2021
                Арнаут Олег Петрович (КГМУ им. Николае Тестемицану)
                Белоусова Ксения Михайловна (ДГКБ№5 им. Н.Ф. Филатова)
                Богатырева Наталья Сергеевна (Институт белка РАН)
                Бондарева Эльвира Александровна (МГУ имени М.В. Ломоносова)
                Глазков Алексей Андреевич (ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского)
                Дроков Михаил Юрьевич (ФГБУ "НМИЦ гематологии" Минздрава России)
                Исакова Юлия Алексеевна (ООО "Рефнот-Фарм")
                Качановский Марк Суренович (Первый МГМУ им. Сеченова)
                Козырева Анастасия Романовна (НИИ АГиР им. Д.О. Отта)
                Куланин Павел Александрович (СЗГМУ им. И.И. Мечникова; ФБУЗ ЦГиЭ)
                Логвин Федор Игоревич (СПбГУВМ)
                Молдавская Наталия Сергеевна (МГУ, биологический факультет)
                Моршнева Алиса Васильевна (Институт Цитологии РАН; НИИ АГиР им. Д.О. Отта)
                Никитина Дарья (LSMU)
                Осетрова Елена Олеговна (ООО Парексель Интернешнл Рус)
                Пулькина Анастасия Александровна (ФГБУ "НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева" Минздрава России)
                Сергеева Мария Валерьевна (ФГБУ "НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева" Минздрава России)
                Смирнова Дарья Алексеевна (Балтийский федеральный университет им. И. Канта)
                Соколов Александр Сергеевич (ООО "Система-БиоТех")
                Суворова Юлия Максимовна (ФИЦ Биотехнологии РАН; Bostongene)
                Усольцев Кирилл Николаевич (КИБ им. Боткина)
                Якубсон Наталья Михайловна (ФГБОУ ПСПбГМУ им. И.П. Павлова)
                Отзывы
                Контакты
                Институт биоинформатики
                Cанкт-Петербург, ул. Кантемировская 2А, Бизнес-центр «Таймс»

                Занятия в Санкт-Петербурге и онлайн в Zoom

                Вопросы – biostat@bioinf.me
                Подписывайтесь на новости Института биоинформатики