2017年7月7日-9日,“第七届临床评价方法与应用国际研讨会暨生物统计国际研讨会”在中国人民大学隆重召开。本届研讨会由中国人民大学应用统计科学研究中心联合北京生物医学统计与数据管理研究会主办，来自全国各高校、医院和企业界的80余位专家学者和学生代表参加了会议。

本次研讨会为期三天，美国哥伦比亚大学生物统计学院的韦颖教授、美国斯坦福大学统计系的Stein Fellow夏璐博士、美国密歇根大学统计系的何旭铭教授、美国德州农工大学流行病与生物统计系的赵红伟教授、美国明尼苏达大学的杨宇泓教授和赛诺菲（中国）投资有限公司的全辉博士共六位国内外专家学者做作了主题报告。本次会议尝试采用每个专题半天时间，讲者和听者互动方式进行。

中国人民大学统计学院院长赵彦云教授为会议作开幕式致辞，赵院长指出，中国人民大学以人文社科为主，我们统计学科则是人大理学的一面旗帜，我们是开放的、乐观的、包容的，我们提供给大家一个在生物医学统计领域交流的平台，欢迎大家与我们多多合作，共创辉煌。

7月7日上午由韦颖教授围绕Recent Development in Analyzing Secondary Phenotype Data under Case-Control Designs专题进行报告，对基因相关性研究中的病例对照设计方法进行讨论，指出如果直接用基因变异对二表型做回归会导致有偏的估计，回顾并比较了已有的对二表型作无偏估计和有效推断的方法。下午由夏璐博士围绕Statistical Issues of Post Model Selection Inference专题进行报告，阐述了选择性推理的原理过程，介绍了选择后推断的几个有效方法，包括Lasso、边际筛选、向前逐步回归、主成分分析等。并讨论了如何用MCMC抽样技术逼近选择后的密度函数。

7月8日上午由何旭铭教授围绕Subgroup Analysis in Precision Medicine专题进行报告。临床试验中的亚组分析方法进行讨论，分析不同亚组中的治疗效应是否相同，并详细介绍了亚组的分组方法，验证性的统计检验及其定量风险评估方法。下午由赵红伟教授围绕Propensity Score Methods for Observational Data Analysis专题进行报告。在介绍潜在结果及因果效应理论基础上，说明倾向评分的前提假设，用实际数据展示了如何用倾向评分对因果治疗效用进行分析，详细阐述了因果推断中的其他方法包括边际结构模型、g-方法、因果中介分析及工具变量在处理未观测到的混杂因子中的应用。

7月9日上午，全辉博士围绕Considerations on trial design and data analysis for multi-regional clinical trials专题进行报告，就跨地区临床试验的产生背景，MRCT随机效应模型、离散随机效应模型，区域治疗效用一致性的质量评估，试验如何进行及结果的分析方法展开了讨论。7月9日下午由杨宇泓教授围绕Model Selection: Uncertainty, Diagnosis, and Improving Reproducibility专题进行报告，回顾了模型选择的特点及模型选择中的一些问题，并对模型选择的理论与实践的差距进行了讨论。提出模型选择诊断方法用来评估模型选择方法的可靠性，阐述了从不同的方向来提高模型选择的方法，如通过根据变量权重测量来提供更稳定的变量选择方法，交叉验证方法的合理使用及选择最好的回归方法等来提高模型选择。

7月9日下午北京生物医学统计与数据管理研究会会长易丹辉教授出席会议，并作总结讲话。她表示，我们愿意为年轻人提供更多的机会。今后会继续选择大家感兴趣的主题，请外国专家来参与国际研讨会，不断提升我国生物医学统计的综合实力和应用水平。

本届研讨会促进了国外生物医学统计知名专家与国内青年学者的交流互动。