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2024-25 MSTP学生按计划M1
我们计划的教育使命为潜在的学生提供了全面和严格的培训，重点是现实世界的影响，跨学科学习和研究领导。该计划涵盖了全球，人口，公共和社区健康，生物统计学，流行病学，基因组流行病学和计算生物学等各个领域。接受生物统计学研究生培训的专业人员可以找到从开放到领导职位的研究，工业或医院/卫生系统的机会。课程示例
生物统计学中的博士学位（100％）
该职位从01/2025和3/2025（可以协商）开始，为期3。5年。有关该职位的更多信息，请联系Georgia Salanti教授（georgia.salanti@unibe.ch）和PD Orestis Efthimiou（orestis.efthimiou@unibe.ch）博士。请在10/12/2024的时间内申请。请在一个PDF文件中将您的申请发送给Markus Isch先生，hr.biham@unibe.ch。申请必须用英语编写，应包括以下内容：1。课程，包括两个学术或专业裁判的联系方式。2。一封求职信，其中有个人陈述描述您的动机（最大1页）。
现代生物统计学中的强化学习
AI component: (iv) decision rules d = { d t } t ∈ N Main strategy to optimize decision rules • Offline methods for finite-horizon decision prob- lems, with some exceptions (e.g., for EHRs- based DTRs an indefinite horizon may be con- sidered) • While finite-horizon problems in general ac- count for the full individual history over time, indefinite horizon problems assume a马尔可夫结构。
生物统计学（MSC，PhD）地图
皇后区的生物统计学计划受到女王在卫生研究方面的卓越成就而受到极大的受益。该计划由公共卫生科学系和数学与统计系共同提供。这两个部门提供了强大的研究生课程，其中包括统计，生物统计学，流行病学和卫生服务研究的各种课程。通过结合这些资源，协作计划中的学生将有独特的机会来发展与从业者互动并与健康研究人员紧密合作或与生物统计学教师在方法论研究中工作所需的分析技能和实践经验。
现代生物统计学中的强化学习-Iris
近年来，强化学习（RL）在与健康相关的顺序决策问题中取得了突出的立场，成为提供适应性干预措施（AIS）的宝贵工具。然而，部分由于方法论和应用社区之间的协同作用差，其现实生活中的应用仍然有限，并且其潜力仍有待实现。为了解决这一差距，我们的工作提供了有关RL方法的第一个统一技术调查，并与案例研究相辅相成，用于在医疗保健中构建各种AIS。特别是，使用RL的常见方法论伞，我们桥接了两个看似不同的AI领域，动态治疗方案以及在移动健康中的自适应干预措施，突出了它们之间的相似性和差异，并讨论了使用RL的含义。概述了未来研究方向的开放问题和考虑因素。最后，我们利用我们在两个领域设计案例研究方面的经验来展示统计，RL和医疗保健研究人员之间在进行AIS方面的重要协作机会。
生物统计学的博士后助理职位部门...
纽约市纽约市威尔·康奈尔医学的人口卫生科学系试图填补生物统计学部门的博士后助理职位。人口卫生科学系（https://hpr.weill.cornell.edu/）是威尔·康奈尔医学和纽约 - 普里斯比尔医院的旗舰人口健康研究部。该部门是多学科的，在各个领域具有大量的研究优势，包括生物统计学，流行病学，健康政策和经济学，健康数据分析，健康信息学，比较有效性和结果研究以及医疗保健交付科学。该部门是六个部门的故乡。生物统计学的划分是一支由尖端统计方法的开发，应用和教学来推进生物统计学领域的教师和研究人员的团队。我们的部门培养了一种卓越的奖学金，合作和教育文化，其使命是推动人口健康，临床成果和医疗服务提供有意义和变革性的进步。通过利用严格的生物统计学方法，我们旨在为预防疾病，诊断和治疗的策略提供信息，最终有助于改善各种社区的健康和福祉。职责和责任。该职位将由Wodan Ling博士指导，并由Fred Hutchinson癌症中心和Johns Hopkins University的首席研究人员共同审查。这项工作将涉及与生物学家和临床医生的方法论发展和合作。博士后合伙人将开发和应用统计，机器学习和AI方法，用于大规模，复杂和结构化的 - 组数据，包括微生物组数据，病毒群数据和空间基因组学数据，这些数据是从横断面和纵向研究收集的。示例包括 - 跨来源，多摩变数据集成，用于空间微生物组数据的个人级别和社区级关联分析，基于预测的推论的个人级别和社区级关联分析。我们寻求一个在统计，计算和机器学习方面具有强大背景的人，重点是 - 组数据分析。资格。
生成的AI：在生物统计学中转换自动化
模型选择和实现：•问：“ GPT，为此事件数据提出最佳的统计模型。” •响应：GPT建议COX比例危害模型，解释为什么它适合生存数据，并生成相应的R或Python代码。•此外：您可以通过询问“我们可以针对这些协变量进行调整：年龄，性别和治疗类型？”来进行交互调整模型吗？”
研究（SPSS）基本和中级24
Wong Hung女士获得了新加坡大学的统计硕士学位，目前是国立大学卫生系统Yong Loo Lin医学院研究支持部门的高级生物统计学家。 在加入Yong lin医学院之前，她在制药行业拥有6年的统计经验。 她一直在积极向研究人员提供指导，并开展统计课程，以帮助研究人员发表其出版目标并增强他们对统计知识的理解。Wong Hung女士获得了新加坡大学的统计硕士学位，目前是国立大学卫生系统Yong Loo Lin医学院研究支持部门的高级生物统计学家。在加入Yong lin医学院之前，她在制药行业拥有6年的统计经验。她一直在积极向研究人员提供指导，并开展统计课程，以帮助研究人员发表其出版目标并增强他们对统计知识的理解。
MGH311应用流行病学和生物统计学，7.5学分
疾病。对于不同层次的公共卫生工作者来说，回答问题，何时，谁以及为什么重要的问题。例如，在有关传染病流行病学的研究中，卫生当局和研究人员通过绘制流行病曲线（何时），受影响的地区（在哪里），在爆发爆发（WHO）影响（WHO）以及特定时间和地点分布和群体影响的易受伤害的情况下，对疾病暴发（一种流行病）做出了反应。可以应用相同的逻辑框架来理解其他健康问题，例如肥胖流行，心理健康问题的增加和自杀，某些国家的体重不足和发育迟缓的持续性，青少年怀孕，登革热的重新表现，冲突或灾难对人口健康的影响等。学生将学习每种方法的基本概念，其效用及其在定量研究中的应用。同时，学生将练习在计算机会话中使用介绍性的方法，并讨论如何批评和解释分析和结果及其与政策和干预措施的相关性。该课程涵盖了广泛的流行病学和生物统计学方法，为学生提供了一个很好的机会，可以进一步加深未来的知识和技能。