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JMP受邀在CDISC大会演讲:基于机器学习的临床数据分析

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发表于 2020-8-4 14:39:14 | 显示全部楼层 |阅读模式

机器学习作为一个热门研究领域,已被研究人员广泛地应用于众多领域。作为医药和生命科学领域的从业者,你知道如何利用机器学习来有效改善药物开发和临床试验相关的数据与分析吗?

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8月5日,JMP生命科学首席科学家包文俊博士(Dr. Wenjun Bao) 受邀将在CDISC中国交流大会发表题为“CDISC/FDA文档及临床试验数据中的机器学习”的精彩演讲,重点介绍机器学习如何助力药物开发和临床试验相关的数据及研究。同时,包博士也受邀将于10月在CDISC全球交流大会上发表专题演讲。

在她的演讲中,包博士将演示基于JMP Clinical的标准化数据CDISC,如何以高效的方式实现临床试验数据的自动化分析与评估,确保药物临床试验数据的安全性和有效性,并分享JMP在FDA在线药品标签存储库(FOLP)和CDISC调查数据方面的合作,通过详细阐述运用文本挖掘(如潜在类分析、潜在语义分析、聚类分析)和机器学习偏好的算法来挖掘药物标签,并预测是否有任何成分可能与某些不良事件相关,从而帮助研究人员做出明智的决策。




关于包博士


包文俊博士,拥有美国俄勒冈健康和科学大学博士学位,现任JMP生命科学部首席科学家、CDISC董事。在加入SAS之前,她是美国国家卫生研究所的IRTA研究员,杜克大学的教授和美国国家环保署的科学家。包博士擅长各种数据分析包括临床实验、基因组学等,并在生物信息学,生物化学,分子生物学的研究拥有丰富的经验。包博士自2005年以来一直是美国国家卫生研究所的研究资助审查委员会成员,也是多个大学和政府机构科学家的研究顾问。同时包博士也是国际MAQC组学质量控制联盟的组织委员会成员和地方组织主席,北卡精准健康协作指导委员会委员以及复旦大学的兼职教授。



CDISC大会议程




包博士的演讲在8月5日(星期三)上午10:30-11:00,想要学习与交流的小伙伴,千万不要错过哦!




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