【项目内容】
文献数据是医学知识的显性载体，互联网上日益丰富的文献是不可多得的优质资源与科研宝藏。从海量医学文献数据和信息中精准抽取医学知识不仅是保持知识更新、提高研究效率的有效路径，更是孕育大量医学科研创新成果的“蓝海”。
本课程聚焦医学文献大数据中的知识挖掘，基于常见疾病场景及经典案例进行课程设计，强调数据分析赋能科研产出，突出创新性与实用性，旨在培训学员：
【办学单位】
北京大学医学继续教育学院
【学术支持单位】
北京大学健康医疗大数据国家研究院
【招生对象】
本次工作坊的教学案例主要根据常见疾病场景设计，适合希望通过学习，全面提升应用公开数据资源开展医学研究能力的临床工作者，及健康数据科学相关从业者等。包括但不限于：
有需要没思路，面对海量文献数据无从下手的研究新人；
有想法缺证据，希望通过文献数据挖掘医学知识、支撑课题设计和临床决策的科研骨干；
有基础待提升，希望基于海量文献数据分析，产出高质量创新科研成果的临床科研人员；
对医学文献资源感兴趣，希望通过文献分析快速精准定位业内关键成果，高效追踪行业进展和热点的专业人员。
【培训地点】
线上直播授课（腾讯会议网络平台授课）。
【培训时间】
2023年10月25日-11月5日。
平日晚18:30-21:00，周末上午8:30-12:00，下午13:30-18:00，共计30学时。
见具体课程安排。
【课程安排】
时间 |
主题 |
案例分析/操作练习 |
10月25日（周三）
18:30-21:00 |
18:30-19:00 专家讲座：张路霞 北京大学 |
医学知识图谱应用——数据科学家（知识发现）与实验科学家（科学发现）的互动 |
从临床医师到医师科学家-大数据时代的新契机 |
19:00-21:00发挥文献价值：海量文献自动处理与知识挖掘 |
l 链接思维：以PubMed为中心的数据库之间知识链接 |
l 快速上手：知识挖掘简易工具 |
10月27日（周五）
18:30-21:00 |
18:30-20:00善用公开资源：高质量公开知识库的探知与复用 |
慢性病治疗方案的大规模跨国研究 |
l 赋能医疗大数据分析的公共知识库 |
l 不同体系之间的术语映射及其标准化 |
l 医学知识体系应用进展 |
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20:00-21:00 专家讲座：袁驰 河海大学计算机学院
临床试验纳排标准中的知识抽取与二次利用 |
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10月29日（周日）
8:30-12:00 |
8:30-9:30 专家讲座：Bei Yu 美国雪城大学
科学出版物与新闻中因果关系主张、健康建议及夸张表述的自然语言理解 |
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9:30-12:30梳理研究综述：如何快速锁定流行病学数据与关键文献？ |
疾病负担分布与医学文献关联分析——以脑卒中研究为例 |
l 疾病负担数据获取 |
l 关键文献识别 |
l 科学主张可靠性评估 |
10月29日（周日）
13:30-18:00 |
13:30-17:00优化研究设计：如何结合医学文献与知识图谱进行因果特征选择？ |
混杂、中介、对撞变量及背后证据的发现——以抑郁作为阿尔兹海默症的危险因素 |
l 知识图谱及三元组数据：结构化数据的检索与获取 |
l 图数据库Neo4j的构建及查询 |
l 使用大语言模型进行因果关系抽取 |
17:00-18:00 专家讲座：刘婷 荷兰阿姆斯特丹大学
利用知识图谱技术探索肠道微生物与精神疾病的关系 |
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11月1日（周三）
18:30-21:00 |
18:30-20:00 专家讲座：步一 北京大学
复杂网络分析基础及其医学应用 |
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20:00-21:00 启发研究假设：如何使用开源工具构建及分析复杂疾病的病因网络？ |
利用病因网络分析方法发现潜在影响因素——以糖尿病肾病为例 |
l 病因网络构建演示与实操 |
11月3日（周五）
18:30-21:00 |
18:30-20:00 跟踪研究趋势：如何基于文献数据揭示特定疾病领域的研究结构？ |
研究领域内重要主题解读和发展脉络绘制——以心脑血管疾病为例 |
l 元数据分析（作者、机构、国家、期刊等） |
l MeSH主题词挖掘（科学基金、临床试验与学术文献） |
l 主题聚类分析与工具（VOSviewer, Gephi） |
20:00-21:00 专家讲座：吴梦佳 悉尼科技大学
基于异质图神经网络的基因-疾病关系分类和预测 |
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11月4日（周六）
8:30-12:00 |
综合研究证据：如何通过系统综述和meta分析汇总分析现有文献证据？ |
从不同试验结果中计算出综合效应——以新型糖尿病药物为例 |
l 系统综述及meta分析：作用及证据等级 |
l 使用文献数据库进行系统综述 |
l Meta分析方法 |
11月5日（周日）
8:30-12:30 |
线下学员答疑（问题展示、教师答疑、集体讨论、互相启发） 线上同步直播互动
12：00-12：30 课程回顾与总结 |
【主讲教师】
杜 建 北京大学健康医疗大数据国家研究院 助理教授等
【培训证书】
学员完成全部课程学习，考评合格，将颁发北京大学结业证书，加盖北京大学钢印。
【报名缴费】
1. 费用：5400 元/人
注：学员完成全部课程学习，考评合格，将颁发北京大学结业证书，加盖北京大学钢印。
2. 报名缴费流程：
1）报名：扫描下方二维码填写报名信息。
2）缴费：将培训费用于截止日期前全额汇入以下账户：
账户名称：北京大学医学部
开户银行：工商银行北京东升路支行
账 号：0200 0062 0901 4460 440
用途（汇款时请备注）：健康数据科研+学员姓名
3）确认：将缴费凭证（转账截图/汇款凭证照片）通过微信或邮件发送给报名联系人崔老师（联系方式见下），确认报名成功。
3. 报名缴费截止时间：2023年10月20日。
注：小班授课，人数有限，额满即止（以缴费顺序为准）。
