Y khoa Diễn đàn Y khoa, y tế sức khoẻ, kiến thức lâm sàng, chẩn đoán và điều trị, phác đồ, diễn đàn y khoa, hệ sinh thái y khoa online, mới nhất và đáng tin cậy.
Chào mừng các bạn đến với trang fanpage của MedAcademy! Hôm nay, chúng mình sẽ cùng nhau khám phá một “bí mật” giúp các bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả trong nghiên cứu y sinh nhé. Đó chính là: KHÓA HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU R-EVOLUTION!
Tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng trong nghiên cứu y sinh?Trong thời đại bùng nổ thông tin, các bác sĩ và sinh viên y khoa phải đối mặt với vô vàn dữ liệu lâm sàng, kết quả xét nghiệm, thông tin bệnh sử… Nếu không có kỹ năng phân tích dữ liệu bài bản, chúng ta sẽ rất dễ bị lạc lối trong “rừng” số liệu, tốn thời gian mà chưa chắc đã đưa ra được kết luận chính xác.
Khóa đào tạo phân tích dữ liệu Y-Sinh bằng R của MedAcademy sẽ giúp các bạn làm chủ “vũ khí” này!
Nội dung khóa học bao gồm:* Khái quát về nghiên cứu định lượng: Chúng mình sẽ cùng nhau tìm hiểu về các đặc trưng của mẫu nghiên cứu, ý nghĩa thống kê của các số liệu và cách chọn phương pháp phân tích phù hợp.
Ví dụ: Trong một nghiên cứu về hiệu quả của thuốc A trên bệnh nhân tăng huyết áp, chúng ta cần xác định cỡ mẫu phù hợp để đảm bảo kết quả nghiên cứu có giá trị. Nếu cỡ mẫu quá nhỏ, kết quả có thể không đủ mạnh để chứng minh hiệu quả của thuốc.
* Làm quen với R: Hướng dẫn chi tiết cách sử dụng phần mềm R- một công cụ mạnh mẽ và phổ biến trong phân tích dữ liệu y sinh. Sử dụng thành thạo các lệnh cơ bản và nâng cao trong R
* Phân tích mô tả: Các bạn sẽ được học cách tóm tắt và trình bày dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu.
Ví dụ: Sử dụng biểu đồ histogram để mô tả phân bố tuổi của bệnh nhân trong một nghiên cứu về ung thư phổi.
* Phân tích so sánh: So sánh sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng khác nhau.
Ví dụ: Sử dụng kiểm định t-test để so sánh mức đường huyết trung bình giữa nhóm bệnh nhân tiểu đường được điều trị bằng phương pháp A và nhóm được điều trị bằng phương pháp B.
* Phân tích tương quan: Đánh giá mối liên hệ giữa các biến số.
Ví dụ: Sử dụng hệ số tương quan Pearson để đánh giá mối liên hệ giữa chỉ số BMI và nguy cơ mắc bệnh tim mạch.
* Phân tích hồi quy: Xây dựng mô hình dự đoán kết quả dựa trên các yếu tố đầu vào.
Ví dụ: Sử dụng mô hình hồi quy logistic để dự đoán khả năng tái phát ung thư vú dựa trên các yếu tố như tuổi, giai đoạn bệnh, tình trạng thụ thể hormone.
* Phân tích nâng cao: Các mô hình nâng cao để giải quyết bất kỳ bài toán phân tích nào trong đề tài của học viên.
Ví dụ: Mô hình Cox, mô hình sống còn có tham số, các thuật toán machine learning, xử lý dữ liệu trống nâng cao, vv.
Lợi ích khi tham gia khóa học:* Tiết kiệm thời gian: Nắm vững các kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ giúp các bạn xử lý và phân tích số liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn, tiết kiệm hàng giờ làm việc mỗi tuần.
* Cải thiện kỹ năng thực hành: Khóa học được thiết kế chú trọng vào thực hành, giúp các bạn rèn luyện kỹ năng phân tích và suy luận cho từng tình huống cụ thể.
* Ứng dụng thực tiễn: Các kỹ thuật phân tích được học có thể áp dụng để đánh giá hiệu quả điều trị, quản lý và chăm sóc bệnh nhân, đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng khoa học.
Phương pháp giảng dạy linh hoạt:* Khóa học self-pace: Các bạn có thể học mọi lúc, mọi nơi với sự hỗ trợ trực tiếp từ giảng viên.
* Đào tạo trực tuyến: Vào 2 buổi trong tuần cuối của lộ trình 30 ngày, giảng viên là Tiến sĩ chuyên ngành Y khoa tại Australia sẽ trực tiếp hướng dẫn các bạn cách để hoàn thành phân tích dữ liệu của một công trình khoa học bằng R chỉ trong vòng 30 phút.
Hỗ trợ sau khóa học:Giảng viên sẽ luôn sẵn sàng hỗ trợ giải đáp các khó khăn trong quá trình các bạn ứng dụng kiến thức vào công việc thực tế.
Advertisement
