Online kurz Analýza dat ve zdravotnictví a biologii | Laba Czech
Zjistit cenu kurzu

Analýza dat ve zdravotnictví a biologii

Naučte se strategickou biostatistickou analýzu dat s Jiřím Létalem

article

Kurz biostatistiky je určen pro:

výzkumné pracovníky ve zdravotnictví (juniory)

Zorientujete se v rozsáhlém komplexu dat a zvolíte relevantní metody pro jejich analýzu.

analytiky zdravotních dat (juniory)

Vyberete odpovídající design klinické studie a kritéria základní populace.

farmakology/biology se zájmem o datovou analýzu

Vyhodnotíte laboratorní data včetně farmakokinetiky a bezpečnostních profilů.

Biostatistika v praxi

Začátek kurzu:

připravujeme

Zvládnete sestavit a interpretovat analytickou zprávu, zhodnotit validitu dat a připravit vizualizaci s pomocí AI, obhájit výsledky analýz před lékaři a vysvětlit je veřejnosti.

Jiří Létal, Principal Biostatistician ve Fortrea a lektor kurzu Analýza dat ve zdravotnictví a biologii na Laba

Váš lektor:

Jiří Létal

Principal Biostatistician ve společnosti Fortrea, 30+ let v oboru

  • Věnuje se statistické podpoře komplexních klinických studií a projektovému řízení.
  • Pracoval ve farmaceutických společnostech v Německu, Belgii a Dánsku.
  • Působí jako statistický konzultant pro britskou firmu Wound Market Consulting.
  • Je členem mezinárodní společnosti pro klinickou biostatistiku – ISCB.
  • Vystudoval obor matematika na Masarykově univerzitě v Brně (RNDr.).
  • Doktorské studium absolvoval na Mendelově univerzitě v Brně (Ph.D.).
  • V letech 1987–2006 se pohyboval v akademické sféře.

Program kurzu

01

Základní koncepty v biostatistice

  • Základní statistické koncepty: populace, vzorky a inference, chyby I. a II. druhu, intervaly spolehlivosti
  • Typ zdravotních dat a klasifikace proměnných, rozložení a variabilita dat
  • Deskriptivní statistika pro popis klinických datových souborů, interaktivní vizualizace dat

Workshop: Popisná statistika, inferenční statistika a medicína založená na důkazech.

02

Statistické přístupy analýzy dat

  • Typ a design klinických experimentů, randomizace a zaslepení
  • Statistická neurčitost, testování hypotéz (intervaly spolehlivosti, p-hodnoty, podmínky pro prokázání superiority, non-inferiority a ekvivalence)
  • Základní typy statistických testů (t-test, analýza variance/covariance), neparametrické alternativy), bayesovské přístupy
  • Workshop: Příklady analýzy variance/covariance a interpretace, blobbogram

Praktické cvičení: Sestavte deskriptivní statistiku vybraných proměnných včetně grafické prezentace (histogram, bodový graf, korelační diagram… ).

03

ICH statistické zásady hodnocení klinických studií

  • Role statistiky (a statistiků) v přípravě klinické studie, fáze klinického zkoušení
  • Statistické strategie v testování hypotéz (superiorita, inferiorita, ekvivalence), vícenásobná testování, adjustace chyb I. druhu
  • Bezpečnost, hodnocení nežádoucích příhod, farmakovigilance

Workshop: Příklady falešně pozitivního výsledku testování hypotézy.

04

Parametrické a neparametrické metody

  • Rozdíly v přístupu, statistická rozdělení dat, nejdůležitější testy
  • Spojité rozdělení, korelace a regrese, odlehlé hodnoty
  • Binomiální rozdělení, analýza kategoriálních dat, kontingenční tabulky

Praktické cvičení: Vyhodnoťte rozdíl v četnosti nežádoucích účinků u dvou terapií.

05

Odhady velikosti vzorku/populace

  • Závislost na vstupních předpokladech, komplexní primární proměnné
  • Metody odhadu velikosti populace ve vztahu k primární hypotéze
  • Stanovení minimální velikosti vzorku pro test diagnostiky zdravotnického prostředku (test sensitivity a specificity)
  • Simulace a důsledky chybných odhadů, příklady

Workshop: Přístupy při odhadu velikosti vzorku včetně zdůvodnění, síla použitého testu.

06

Metody analýzy přežití (nejen v onkologických studiích)

  • Transformace dat, log-rank test a Kaplan-Meierovy křivky
  • Cenzorovaná pozorování, příklady z onkologických studií
  • Testování účinků terapií, Coxova regrese
  • Použití knihovny „survival“ v systému R

Praktické cvičení: Porovnání dvou terapií, log-rank test, Kaplan-Meierovy křivky.

07

Logistická regrese

  • Použití logistické regrese (např. pro binární výstupy jako výskyt nemoci)
  • Prediktivní proměnné, pojem „hazard ratio“
  • Případová studie (analýza účinku léčby)

Workshop: Interpretace výsledků případové studie

08

Statistické metody farmakokinetiky a farmakodynamiky

  • Design a povaha bioekvivalenčních studií, pojem BE margin
  • Log-normální rozdělení a analýza PK parametrů AUC, Cmax
  • Znalost FDA Guidance for Industry: Statistical Approaches to Establishing Bioequivalence
  • Příklady z dermatologických studií

Praktické cvičení: Graficky znázorněte PK křivky a proveďte testy bioekvivalence.

09

Vícerozměrné statistické metody

  • Metody agregace dat, komplexní primární proměnné
  • Regresní (kroková) analýza, redukce počtu proměnných
  • Shluková analýza, metoda hlavních komponent

Workshop: Podmínky použití krokové logistické regrese.

10

Aktuální trendy, prostředky umělé inteligence

  • Sestavení úkolu pro asistenta AI, ověřování validace výstupů
  • Dynamická vizualizace dat
  • Dynamická vizualizace dat v systému R/Python
  • Využití metod umělé inteligence

Praktické cvičení: Pomocí asistenta AI (Chat-GPT, Copilot aj.) sestavte vizualizace dat.

11

Volitelné téma + Q&A

  • Volitelné téma na přání studentů
  • Rozšíření kteréhokoliv z probraných témat
  • Závěrečné Q&A a diskuze

Přihlaste se do kurzu

Vyplňte registrační formulář a získejte podrobnější informace o kurzu a jeho ceně.

⠀

Kötelező mező
Zjistit cenu kurzu