2021年12月11日，第十五届临床医学研究中的统计方法学术研讨会成功举办。本届研讨会由中国人民大学应用统计科学研究中心主办，中国人民大学统计学院生物统计与流行病学系承办，为响应疫情防控要求，采用腾讯会议形式，由一个主会场和两个平行分会场组成。上午主会场报告分别由中国人民大学李扬教授、首都医科大学郭秀花教授、中国人民大学许王莉教授主持，下午分会场报告分别由中国人民大学许王莉教授和林存洁副教授主持。来自全国各高校、医院和企业界的200余位专家学者和学生代表参加了会议。

中国人民大学应用统计科学研究中心主任、统计学院副院长李静萍教授为开幕式致辞，她对与会者的到来表示衷心的感谢和热烈的欢迎。希望通过此次研讨会，能够搭建学术交流平台，扩展研究视野，促进学科的共同繁荣与发展。

北京大学周晓华教授的报告主题是：Causal Inference in Medicine and Public Health With Unmeasured Confounders。他提出一种解决未知混杂和高维协变量问题的因果推断方法，利用二元工具变量和高维协变量建立正则化的两阶段模型，并与已有模型进行比较，该方法在覆盖率和误差方面具有更好表现。同时，他表示精准医疗是生物统计领域的研究热点，需要更多地探索和研究。

山东大学薛付忠教授以借助大数据评价个性化因果效应的思路与方法为题进行报告，他介绍了大数据背景下个性化疗效评价的发展历程、基本原理和整体流程，着重说明了两种个性化疗效评价方法：一是反事实潜在结果学习，二是强化学习和靶向学习。他通过对多个实际案例介绍，为大数据下个性化因果效应的研究提供新思路。

陆军军医大学易东教授的报告主题为：急性颅内大血管闭塞血运重建临床试验的不同设计方法比较，针对现有6个的阿替普酶静脉溶栓的随机对照试验，易东教授比较了这些试验在研究人群、入组标准、比较类型、样本量方面的差异，并分析试验失败和成功原因，以期提高对临床试验设计重要性的认识。

厦门大学方匡南教授以Functional Biclustering for Time-course Gene Expression Data为主题进行报告。方匡南教授强调在样本维度和协变量维度都进行聚类的双聚类分析，可以更全面地描述数据的异质性。他引入融合惩罚方法，提出一种新的面向函数型数据的双聚类模型。该模型不仅能够建立良好理论性质，而且在T细胞应激数据上表现颇佳。

百济神州全球统计负责人田红博士围绕Statistical Considerations in Platform Trials进行报告。她首先结合自己工作经验，介绍统计人员在药物开发中的作用，然后介绍了平台试验设计的问题和挑战。基于这些问题，她重点阐述了平台试验设计中各个环节中的统计学应用，以及需要注意的问题。最后，她表示希望统计学能够在医疗领域发挥更大作用。

中国人民大学李伟讲师以Causal inference with outcomes truncated by death in multiarm studies为主题进行报告。为解决多组处理水平下感兴趣的结果变量被死亡截断的因果效应评估问题，他提出一种在主分层框架下的半参数估计方法。该方法能够对多组治疗效果进行识别和估计。当识别条件无效时，该方法可以利用协变量调整得到因果效应的上下界，比现有的界更窄。

山东大学何勇教授围绕fMRI数据聚类分析及其在脑连接分析中的应用进行报告。为研究脑功能区变化与脑部疾病的关系，他提出一种新的聚类方法，能同时实现fMRI矩阵数据聚类和每一类内建立高斯图模型。该方法应用于小儿多动症的研究，不仅聚类效果良好，而且识别出患者发生异常的脑区。

首都医科大学附属北京地坛医院郝一炜统计师报告主题为：临床研究中的统计建模思想，他从解决临床研究的问题出发，分别从应用主导和理论主导介绍两个案例。一个是带状疱疹后遗神经痛的影响因素分析和预测模型构建，建立LASSO+SVM模型分析影响因素，并指导医生进行实际应用；另一个是基于贝叶斯模型的样本估计方法在横断面调查中的应用，通过非概率的配额抽样和层次贝叶斯模型，了解某疾病患者服药的依从性。

上海长海医院潘骏主治医师以解析KEYNOTE-062统计学设计为主题进行报告。他从KEYNOTE-062三期临床试验设计出发，重点介绍了试验中存在多重比较和相关的统计学处理方法，非劣效性设计的边界值计算，以及样本量的确定。此外，还分析了KEYNOTE-062结果和存在的不足。

中国人民大学孙韬讲师以An Information Ratio Goodness-of-fit Test for Copula Models on Censored Data为主题进行报告。他基于与年龄有关的视网膜黄斑变性这一疾病，表示对于存在删失情况（特别是区间删失）的基于copula的数据建模，缺乏相应的拟合优度检验方法。对此，他提出了一种信息比的拟合优度检验方法，能够应对区间删失、右删失、复发事件等诸多情况，适用于任何有参数的copula模型。

山东大学季加东副教授围绕Differential Network Analysis For Matrix-variate Data With Application To Brain Connectivity进行报告，从阿尔兹海默病问题出发，首次提出了对于高维情况下矩阵变量数据的差别性网络估计，可以广泛地应用于很多退化性疾病。

北京中医药大学邢景丽讲师以Bibliometric Analysis of Mind-Body Medicine Research——Trends and Patterns in Knowledge Development为主题进行报告，用文献计量学对身心医疗进行了探讨。通过词云分析，统计了身心医疗研究领域中的标题、摘要、关键词的关注点，给出了身心医疗领域的趋势和发展情况。最后，比较了新冠疫情给这个领域带来的变化。

北京工业大学马晨瑾老师以Population-based Brain Tumor Survival Analysis via Spatial- and Temporal-Smoothing为题进行报告，从脑肿瘤出发，提出了一种结合时间和空间信息的生存分析方法，该方法有着更窄的置信区间。同时，该方法不仅适用于脑肿瘤，还可广泛应用于其他癌症。

本届研讨会促进了国内外相关专家和学者在临床医学研究中的统计方法的交流和探讨。希望通过大家的不懈追求和努力，共同推动中国生物医学统计事业的发展。本次研讨会的回放，我们正在征求所有报告老师意见中，将视情况安排，感谢大家的关注和支持！