2022年11月5日,第十六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、北京生物医学统计与数据管理研究会、中国现场统计研究会生物统计分会、临床流行病学北京市重点实验室主办,中国人民大学统计学院生物统计与流行病学系、南京医科大学公共卫生学院生物统计系承办,为响应疫情防控要求,采用腾讯会议的形式。来自全国各高校、医院、企业界的300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，能够搭建良好的学术交流平台，扩展研究视野，促进学科的共同发展与繁荣。
美国默克研究实验室（MRL）生物统计和科学决策部执行总监王武保教授的报告主题是：ICH E17 and MRCT:Global Implementation and Hot Topics。他介绍了为多区域药物临床试验设计所提出的一般原则（ICH-E17）的发展历程与该指南在全球实施的调查中的重要发现。同时，他表示ICH-E17该指南在全球应用方面存在很多热点问题，值得更多的探索和研究。
山西医科大学公共卫生学院院长王彤教授以基于高维组学数据的因果推断方法研究与应用为题进行报告。他主要介绍了孟德尔随机化和倾向性评分法在失眠和睡眠时长对新冠易感性等医学研究领域的应用工作。同时，他提倡医学研究中的统计学方法需要重视其在真实世界相关研究中的应用。
华东师范大学统计学院院长周勇教授分享了半监督模式下高维线性模型中参数的统计推断方法，其中数据中绝大部分样本是没有标签的，而只有小部分样本有标签，并通过数值模拟和阿尔茨海默病神经成像数据的分析验证了方法的性质。
香港理工大学应用数学系黄坚教授分享了一种深度生成方法，该方法对右删失数据的条件生存与风险函数进行非参数估计，并说明了其在区间预测中的应用。在原发性胆汁性胆管炎（PBC）数据集以及预测、偏好、结果和风险研究（support）数据集中进行了模型性能验证。
美国圣裘德儿童研究医院助理教授黎倩以Individual-specific reference panel recovery improves cell-type-specific inference为主题进行报告。黎倩指出在利用转录组的重复采样检测细胞类型特异性差异表达基因 (csDEG)时，现有工具中通常会忽略每个受试者内重复测量之间共享的信息。她利用带有 EM 算法的线性混合效应模型对纵向批量 RNA-Seq 样本中的单个细胞类型特异性基因表达进行反卷积，然后通过似然比检验对csDEG进行识别。这种新方法的应用证实了幼儿自身免疫状态的免疫细胞的基因特征具有特异性。
南京医科大学公共卫生学院生物统计系张汝阳副教授围绕基因组学研究中的基因-基因交互作用分析方法、策略和应用进行报告。他提出了针对基因-基因交互作用的高效降维分析策略与方法，通过应用“信息熵快速初筛→对数线性模型检验→logistic回归模型确认”的三步降维策略，在多个独立的欧洲人群中成功鉴别出一系列肺癌风险相关的基因-基因交互作用信号，并在亚洲人群中进行了跨种族信号验证。该方法为基因-基因交互作用的研究提供了新的思路。
香港城市大学助理教授李忻月围绕A Penalized Functional Approach for Analyzing High-Dimensional Multisensor Data with Applications in Health Studies进行报告。她主要介绍了有效分析 Kinect 传感器数据的方法，并与移动性评估结果进行关联分析。同时，展示了她的研究团队开发的一种老年人自动移动评估工具，其在加强老年人医疗保健，提供移动性评估及监控患者进行康复锻炼方面发挥了重要的作用。
中国人民大学吴奔以Distributional Independent Component Analysis 为主题进行报告。为了对从不同成像模态提取的脑图像进行统一的分析，他提出了一种分布独立分量分析（DICA）的方法。它是一种在分布水平上执行分解的新方法，为从具有不同尺度和成像模态提取的脑图像进行特征提取提供了统一的框架。将该方法应用于fMRI图像时，能够成功地恢复神经科学文献中已知的脑功能结构。
上海交通大学公共卫生学院助理研究员徐雅晴围绕利用深度学习的方式探索基因-环境交互作用这一主题进行报告。她的研究填补了基因-环境交互分析在深度学习发展领域的知识空白，并开发了一种基于深度神经网络并结合惩罚的分析方法。该研究通过提供一种强大的基于现代深度学习的新分析方法，有效地推进了基因-环境交互作用研究方法的发展。
中国人民大学统计学院梅好针对医疗数据特有的建模难点，提出基于广义线性模型的两部建模方法及带有惩罚函数的整合分析方法。该模型是首个可以同时处理多个临床结局的人类疾病网络图模型，可以准确识别与其它疾病关联度高的重要疾病，为疾病管理及医疗资源分配提供决策支持。
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。感谢大家的关注和支持！