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贝叶斯统计与创新临床研究课程培训

会议概览

在充满变数的时代，“知行合一” 与 “可纠错的反馈闭环” 构成了重要的行动框架，如果用概率量化这种 “不确定性” 的有效工具，其底层逻辑，正是贝叶斯思想的哲学内核。在人工智能浪潮中，每个人的人生 “算法” 都能以 “可纠错的反馈闭环” 为链条，串联起持续迭代、积累复利的成长路径。

贝叶斯思想与东方智慧不谋而合，恰似《金刚经》所言的 “信解受持”—— 从初始信念出发，在实践中深化理解，直至被新证据打破重构，开启新一轮认知循环。贝叶斯方法则以数学语言，将这一认知迭代过程具象化为先验概率与后验概率的动态更新。

贝叶斯定理的核心，在于基于已知先验概率，利用新证据灵活更新信念。这种概率推理的决策思维，摒弃了对绝对正确的追求，转而通过持续纳入新信息、优化概率分布，让决策无限趋近成功最优解。

以医疗场景为例，当 0.1% 的癌症发病率遇上 98% 准确率的检测，贝叶斯定理揭示出实际患病概率仅 16.7% 的反常识结论。这印证了贝叶斯思想的核心价值：它像理性滤镜，用基础概率消解表面数据的误导，为复杂决策筑牢根基。

如今，贝叶斯定理早已超越数学工具的范畴，演变为 “用概率更新认知” 的思维革命。加入这场认知飞轮的高速运转，我们将以贝叶斯统计为钥匙，开启临床研究的全新范式，在不确定中锚定科学决策的航向。

"I live in that solitude which is painful in youth, but delicious in the years of maturity."

By Albert Einstein

“我孤独地生活着，年轻时感到痛苦，成熟之年却甘之如饴。”

By 爱因斯坦

课程目标

知识掌握：全面理解 Bayes 统计的基础理论，包括 Fisher 学派与 Bayes学派的核心争论点、条件概率、似然函数、Bayes 公式等核心概念；深入了解Bayes统计中的三种信息来源、共轭先验分布等关键理论内容；熟悉先验信息的分类、构建原则与选择方法，以及敏感性分析要点
技能提升：帮助熟练掌握 Bayes 统计推断方法，如区间估计、假设检验、多参数推断；精通 Bayes 统计计算方法，包括直接抽样法、逆变换法、Gibbs 抽样等；能够熟练运用 WinBUGS 等软件进行 Bayes 统计分析与模型构建；掌握Bayes 线性模型、广义线性模型、层次模型等常见统计模型的原理与应用。
实践应用：培养学员将 Bayes 统计方法应用于实际场景的能力，如在创新临床试验设计中运用 Bayes 统计进行早期剂量选择、期中分析决策；在罕见病研究、真实世界研究、平台设计、篮子设计等特殊研究场景中合理运用 Bayes 方法；使学员能够遵循监管机构 Bayes 统计相关指导原则，确保研究与分析结果的科学性与合规性，实现 Bayes 方法的正确应用。

目标学员

医学与生物统计领域从业者：包括临床研究人员、公共卫生工作者、药企及医疗机构中的统计分析专员等，需要掌握 Bayes 统计方法用于医学临床试验设计、真实世界研究、药物研发等工作场景，以提升研究质量与数据分析准确性。
统计学专业师生：统计学、精算学、生物统计学等相关专业的高校教师与学生，希望深入学习 Bayes 统计前沿理论与方法，拓宽学术视野，为科研与教学工作积累知识储备。
数据分析与数据科学从业者：医疗健康领域从事数据分析、机器学习、数据建模的专业人士，希望通过学习 Bayes 统计完善自身数据分析技能体系，提升复杂数据处理与模型构建能力。
医药监管与政策制定人员：涉及医药产品审批、监管政策制定的政府部门或机构工作人员，掌握 Bayes 统计相关指导原则，有助于更科学地评估研究结果，制定监管指南。

会议日程

本日程仅供参考，请关注“DIA资讯”公众号或通过活动报名页获取最新日程

8月7日 | 星期四

9:00-11:00 课程概述

陈峰课程主席
- Fisher学派与Bayes学派的争论
- 条件概率与似然函数
- Bayes公式与Bayes统计
10:45-12:15 Bayes统计基础
戴鲁燕
- 三种信息与Bayes公式
- 共轭先验分布
- Bayes点估计
13:15-14:45 Bayes统计推断
尹国圣
- Bayes区间估计
- Bayes假设检验
- 多参数的Bayes统计推断
15:00-16:30 先验信息的构建与选择
黄丽红
- 先验信息的分类
- 构建先验信息的原则
- 先验信息的选择
- 敏感性分析

8月8日 | 星期五

09:00-11:00 Bayes统计计算
言方荣
- 直接抽样法
- 逆变换法
- 接受-拒绝抽样
- Gibbs抽样
- Metropolis–Hastings抽样
11:15-12:15 软件简介（1）
陆梦依
- WinBUGS（1）
13:15-15:15 Bayes统计模型
尹国圣
- Bayes线性模型
- Bayes广义线性模型
- Bayes层次模型
15:30-16:00 软件简介（2）
陆梦依
- WinBUGS（2）

8月9日 | 星期六

09:00-12:00 创新设计中的Bayes统计 (1)
言方荣
- 监管机构Bayes统计相关指导原则
- 早期剂量选择的BOIN设计
- II期临床试验的BOP2设计
- 真实世界研究中的Bayes信息借用
13:00-14:30 创新设计中的Bayes统计 (2)
花海睿
- 期中分析Go/No-Go决策
- 罕见病研究的bayes方法
14:45-16:15 创新设计中的Bayes统计(3)
陈峰
- 平台设计中的Bayes方法（I-SPY2）
- 篮子设计中的Bayes方法（ROAR）
- 总结：Bayes方法的正确应用

项目委员会

课程主席

陈峰

南京医科大学教授

粤港澳大湾区国际临床研究中心（Bay Trial）首席统计学家

Bay Trial首席统计学家。中国卫生信息与健康医疗大数据学会统计理论与方法专委会前任主任委员，临床试验生物统计学工作小组(China Clinical Trial Statistics Working Group, CCTS)组长，《中国卫生统计》杂志副主编。从事医学统计学教学与科研工作40余年，科技部国家重点研发计划·战略性国际科技合作重点专项首席，国家自然科学基金重点项目主持人。发表论文200余篇。曾获国家级教学成果奖一、二等奖，教育部自然科学奖二等奖，全国统计科研优秀成果奖二等奖等。著有《临床试验统计学》《临床试验精选案例统计学解读》等著作。

讲演嘉宾

*按演讲顺序排序

陈峰

南京医科大学教授

粤港澳大湾区国际临床研究中心（Bay Trial）首席统计学家

Bay Trial首席统计学家。中国卫生信息与健康医疗大数据学会统计理论与方法专委会前任主任委员，临床试验生物统计学工作小组(China Clinical Trial Statistics Working Group, CCTS)组长，《中国卫生统计》杂志副主编。从事医学统计学教学与科研工作40余年，科技部国家重点研发计划·战略性国际科技合作重点专项首席，国家自然科学基金重点项目主持人。发表论文200余篇。曾获国家级教学成果奖一、二等奖，教育部自然科学奖二等奖，全国统计科研优秀成果奖二等奖等。著有《临床试验统计学》《临床试验精选案例统计学解读》等著作。
戴鲁燕博士

粹羽咨询创始人

早年曾就职于美国辉瑞制药，负责中枢神经领域产品的临床开发统计事务。后加入美国勃林格殷格翰参与呼吸，心血管，肿瘤及丙肝等多个治疗领域产品的临床开发及全球申报注册。戴博士有16年创新药物开发经验，在贝叶斯及复杂统计方法运用，全球多区域开发及注册申报，真实世界研究及数据分析，以及国内外数字化技术在临床研究中的应用有着丰富的经验。戴博士毕业于复旦大学统计系，后在美国密苏里大学获统计学博士。
尹国圣

香港大学统计与精算科学系的潘燊昌讲座教授，计算与数据科学学院的副院长

2003年，他在北卡罗来纳大学教堂山分校获得生物统计学博士学位，随后在德克萨斯大学MD Anderson癌症中心的生物统计学系、香港大学统计与精算科学系和伦敦帝国理工大学的数学系任教授。他于2017年至2023年担任香港大学统计与精算科学系系主任。他被选为美国统计协会和数学统计研究所的会士。他担任过《JASA》、《Bayesian Analysis》、《Contemporary Clinical Trials》等期刊的副编辑。发表了260多篇论文。著有《临床试验设计的统计方法》和《Clinial Trial Desing: Bayesian and Frequentist Adaptive Methods
黄丽红

研究员，博士生导师，复旦大学附属中山医院

流行病与卫生统计学博士

美国俄亥俄州立大学博士后

复旦大学附属中山医院生物统计室主任

国家药品监督管理局新药审评专家

中国卫生信息与健康医疗大数据学会卫生统计学教育专委会副主任委员

CSCO生物统计专家委员会常委

中国医药教育协会医药统计专业委员会常委

《Journal of Biopharmaceutical Statistics》编委

研究领域：临床研究中的统计理论方法与规范化

先后主持国家自然科学基金青年和面上项目，上海市申康项目等近20年临床研究设计与统计分析经验
言方荣博士，教授，博士生导师

中国药科大学理学院生物统计系主任，生物统计与计算药学研究中心主任

言方荣，博士，教授，博士生导师，中国药科大学生物统计系主任，生物统计与计算药学研究中心主任，美国MD Anderson癌症研究中心生物统计系访问学者，并兼任中国医药教育协会医药统计专业委员会主任委员，国家新药审评中心审评专家。主要研究领域包括：临床试验中的生物统计问题，自适应试验设计，生存分析与肿瘤精准治疗，癌症基因组学分析，群体药物代谢动力学分析及药学实验数据建模和分析，生物医药大数据及医疗大数据分析理论及应用.近年来在国内外以第一作者或通讯作者发表学术论文120多篇，其中SCI论文90多篇，单篇SCI影响因子最高74.69，代表论文包括医学及肿瘤学顶级刊物NEJM，Annals of Oncology , Clin Cancer Re (discussion paper), Genome Biology，AJRCCM，生物统计权威刊物Journal of Statistical Software, The Annals of Applied Statistics，SMMR，JRSSC，Bioinformatics, Statistics in Medicine, Pharmaceutical Statistics等，入选江苏省“六大人才”高峰项目、江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人.现主持国家自然科学基金面上项目3项，省部级课题3项，横向课题多项，构建临床数据库多个，开发完成系列临床试验实用软件，出版肿瘤临床试验方法学专著《肿瘤临床试验贝叶斯设计方法》，主编《Advanced Statistics in Regulatory Critical Clinical Initiatives》（Chapmam & Hall/CRC）。主持江苏省研究生优秀课程1项，江苏省研究生教改课题1项，省留学生精品培育课程及精品课程各1项，校重点建设课程1项。主持完成校级教改课题1项，作为主要完成人，获省精品课程2项（排第三），校教学成果一等奖、二等奖各一项（排名第二），主编出版教材8部。
陆梦依

南京医科大学公共卫生学院生物统计学系老师

博士毕业于美国德克萨斯大学MD Anderson 癌症中心，江苏省“双创”博士，主持国家自然科学基金青年项目，作为骨干成员参与科技部国家重点研发计划。目前主要研究开发贝叶斯自适应临床试验，特别是肿瘤临床试验，包括单/多剂量探索、长短期终点、剂量给药方案、长短期终点监测等。
花海睿

花海睿副总监，目前在勃林格殷格翰担任生物统计师，在癌症，免疫，心血管疾病等多个领域有超过10年的临床开发经验，参与了NMPA，FDA ，EMA等多个全球新药递交工作。曾经在复星医药和英国罗氏任职。