主修课程：基础医学、临床诊断学、内科学、外科学、生物统计学基础。
学术成就：
- 获得校级优秀毕业生称号（2017年）。
- 参与了"高血压病流行病学调查"项目，使用SPSS软件分析数据，发表论文于《中国临床医学》期刊。
实习经历：
- 在北京大学第一医院完成为期6个月的临床实习，涵盖内科、外科和急诊科，积累了丰富的患者数据管理经验。
研究方向：专注于临床数据挖掘和生物统计建模，使用R和Python进行数据分析。
项目经验：
- 主导了"肿瘤基因组数据整合分析"项目，开发了基于机器学习的预测模型，准确率达到85%以上，相关成果申请国家专利。
- 参与国际合作研究，处理多中心临床试验数据，应用统计方法评估药物疗效。
学术活动：
- 在清华-港大联合学术会议上发表论文《临床数据分析在精准医疗中的应用》，获得最佳论文奖。
- 获得清华大学研究生创新基金支持，专注于临床数据标准化与可视化研究。
职责概述
担任临床数据分析师，负责支持临床试验数据的管理和分析工作，确保数据的准确性和完整性，以支持医疗研究和决策。
数据管理
- 负责临床试验数据的清洗、标准化和验证，使用CDISC标准确保数据符合监管要求。
- 开发和维护电子数据管理系统（EDMS），提高数据处理效率，减少错误率。
统计分析
- 应用SAS软件进行临床试验数据的统计分析，包括描述性统计、回归模型和生存分析，使用Cox比例风险模型评估治疗效果。
- 分析患者招募数据和依从性指标，识别影响因素并提供优化建议，提升临床试验成功率。
报告与协作
- 生成数据分析报告，使用Tableau可视化工具展示结果，支持临床团队进行决策。
- 与多学科团队合作，包括临床医生和统计学家，确保数据分析符合伦理和GCP（良好临床实践）标准。
专业成果
- 通过引入自动化脚本，提高了数据处理效率30%，减少了手动错误。
- 参与多个II期临床试验项目，成功交付高质量数据分析报告，支持新药审批流程。
工作描述
数据管理
- 负责临床试验数据库的设计、开发和维护，确保符合CDISC标准。
- 执行数据清理和验证流程，使用SQL和ETL工具处理数据质量控制，识别并解决数据偏差。
数据分析
- 运用SAS和R进行统计分析，包括描述性统计、假设检验（t检验、卡方检验）和回归模型（如线性回归、逻辑回归），支持临床试验的中期分析和总结报告。
- 参与生物统计协作，设计数据采集方案，分析安全性信号和疗效数据，生成汇总报告。
报告与协作
- 撰写数据分析报告和临床研究报告（CSR）草案，确保符合监管要求（如FDA和ICH指南）。
- 与跨职能团队合作，包括项目经理和临床研究协调员，提供实时数据分析支持，提升数据完整性。
技能
- 熟练掌握数据管理软件如Alteryx和SAS编程，经验包括处理大规模临床试验数据集（超过10,000个病例），进行数据整合和缺失值处理。
项目概述
本项目旨在通过分析糖尿病患者的电子健康记录数据，预测并发症（如心血管疾病和肾病）的发生风险，以支持临床干预决策。
数据处理与方法
- 收集了来自2015年至2018年的匿名患者数据，包括血糖水平、血压、体重指数等变量，共涉及50,000名患者。
- 使用R语言进行数据清洗，处理缺失值（采用多重插补方法，如mi package）和异常值检测。
- 应用Cox比例风险模型进行生存分析，评估不同风险因素的影响，模型通过交叉验证优化。
技术难点与解决方案
- 数据不平衡问题：并发症发生率较低，导致模型训练困难。通过过采样技术（如SMOTE）和正则化方法（LASSO回归）提升模型性能。
- 临床数据标准化：整合多个来源的数据，使用SQL查询统一格式，确保数据一致性。
- 结果验证：与临床专家合作，通过外部验证集评估模型，准确率提升至85%，支持医院制定个性化治疗方案。
项目概述
本项目专注于分析抗癌药物临床试验数据，评估药物对患者生存期的影响，并识别潜在的生物标志物，以优化药物开发流程。
数据处理与方法
- 整合了来自多中心临床试验的数据，包括患者基线特征、治疗响应和生存时间，共涉及1,200名患者。
- 使用Python进行数据预处理，包括缺失值填补（基于KNN算法）和特征工程，提取关键变量如肿瘤标志物水平。
- 应用Kaplan-Meier曲线估计生存函数，并使用Cox回归模型分析协变量的影响，模型通过Bootstrap方法增强稳健性。
技术难点与解决方案
- 高维数据挑战：试验涉及数百个变量，采用主成分分析（PCA）进行降维，减少多重比较偏差。
- 数据偏差问题：患者招募不平衡，使用倾向评分匹配（PSM）调整混杂因素。
- 结果应用：模型输出支持新药审批，预测准确率达到79%，帮助公司缩短研发周期并减少失败风险。
个人总结
作为一名临床数据分析专业人士，我拥有扎实的统计学基础和丰富的临床研究经验，擅长运用SPSS、R、Python等工具进行数据挖掘和建模。曾在多个临床试验项目中负责数据管理和分析，成功支持新药研发与疗效评估。熟悉CDISC标准和FDA数据提交规范，能够高效处理大型医疗数据库，确保分析结果的科学性和合规性。
未来，我希望继续深耕临床数据领域，探索AI与大数据技术在精准医疗中的应用，为提升药物研发效率和患者诊疗水平贡献专业力量。
研究背景
针对慢性肾病（CKD）患者长期预后预测的临床需求，利用深度学习方法构建预测模型，提升早期干预效率。
研究方法
- 数据采集：整合电子病历、实验室检查及影像学数据，共纳入5,000例CKD患者，时间跨度5年。
- 特征工程：通过临床特征提取算法（如LASSO回归）筛选关键变量，包括血肌酐、尿蛋白等指标。
- 模型构建：采用多任务深度神经网络，结合临床分期（KDOQI标准）与生存分析，预测3年内肾功能恶化风险。
- 模型验证：在独立队列（n=1,000）中进行五折交叉验证，指标达AUC=0.892。
创新成果
- 提出基于时序注意力机制的动态风险评分系统，较传统Cox模型敏感性提升32%。
- 发表SCI论文2篇（中科院分区2区），专利申请中1项（CN202110543281.5）。
临床转化
模型已集成至医院电子病历系统，辅助临床决策支持，2022年应用后患者透析率下降18%。
研究背景
针对罕见病治疗药物审批缺乏大规模临床试验数据的痛点，探索真实世界数据（RWD）在药物评价中的应用潜力。
研究方法
- 数据源整合：汇集15家医院的电子健康记录（EHR）及患者报告结局（PRO）数据，覆盖12种罕见病（n=8,500例）。
- 偏倚控制：采用逆概率加权（IPW）与贝叶斯敏感性分析，处理选择偏倚与混杂因素。
- 疗效评估：结合机器学习（如随机森林）与传统指标（HR、OR），构建复合终点评价体系。
- 监管对接：设计符合FDA指南的证据层级框架，量化RWD在不同适应症中的证据强度。
创新成果
- 建立罕见病RWD分析标准化流程，形成行业白皮书，被3家CRO公司采纳为参考方案。
- 项目成果支撑2款孤儿药进入突破性疗法认定，加速上市时间平均缩短1.5年。
影响力
研究成果受邀在国际药学会议（ISPOR）作主旨发言，与EMA建立合作关系，推动RWD在欧洲监管体系的应用。
英语：流利（C1级别），TOEFL 105分，擅长临床数据分析国际项目沟通与报告撰写。
中文：母语，能熟练处理中文临床数据文档和患者访谈。
统计学证书：注册健康数据分析师（CPH），掌握SAS和R语言进行临床数据建模与分析。
数据分析证书：Python数据科学认证，应用于临床试验数据挖掘与可视化。