Biometrie a statistika

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

Předmět seznámí s metodologií využívání statistických metod v medicíně, především s plánováním, realizací a statistickým vyhodnocováním klinických a animálních studií včetně postupů užívaných pro odhad parametrů a testování hypotéz. Zmíněny budou směrnice GCP (Good Clinical Practice), struktura standardní studie, etické aspekty klinických studií a otázky kontroly kvality jejich provedení. Dále bude věnována pozornost praktickým problémům a technikám dobývání znalostí z dat, které budou ilustrovány prostřednictvím významných případových studií z oblasti medicíny (genomika), a postupům získávání biomedicínských dat z internetu.

Požadavky:

Podmínky udělení zápočtu: účast na cvičeních, měření, odevzdání řešené úlohy

Osnova přednášek:

1. Biometrie - úvod. Testování statistických hypotéz, nejdůležitější testy používané v biomedicínské praxi

2. Základy moderní datové analýzy. Popis dat, kvalitativní data, ordinální data, kvantitativní data. Mnohorozměrná statistická analýza. Randomizace a popis metod explorační a konfirmační analýzy

3. Statistické modely a jejich hodnocení (lineární a logistická regrese, senzitivita, specificita, ROC)

4. Vybrané speciální metody (analýza variance, faktorová analýza, shluková analýza, analýzy přežití)

5. Případové a klinické studie v biometrii

6. Popis metodiky statistického plánování, monitorování a vyhodnocení studií. Formulování hypotéz. Odhad parametrů a testování hypotéz. Stanovení postačujícího rozsahu studie

7. Klinické a animální studie. Etické aspekty, otázky kontroly kvality jejich provádění. Směrnice GCP (Good Clinical Practice). Struktura standardní studie. Kategorizace studií do jednotlivých fází

8. Datové sklady a jejich využití v procesu data mining. Návrh a realizace datových skladů

9. Dobývání znalostí s využitím metod statistiky a strojového učení. Metodika CRISP a její význam

10.Význam předzpracování dat, používané postupy a nástroje

11.Případové studie v dolování dat založeném na strojovém učení

12.Získávání biomedicínských dat z internetu

13.Základy genomiky. Modelování genomických a proteomických dat 14.Modelování genomických, metabolických a signálních cest

Osnova cvičení:

1.Základní biostatistické metody

2.Možnosti statistického toolboxu Matlab

3.Další statistické nástroje - systém R, packages

4.Příklady biomedicínských dat a aplikace metod

5.Předzpracování biomedicínských dat

6.Zadání a řešení úloh

7.Řešení úloh

8.Konkrétní příklady klinických studií - návrh studie, příprava jednotlivých fází

9.Metody pro vyhodnocování studií, formulování hypotéz, otázka rozsahu studie

10.Metody explorační a konfirmační analýzy

11.Multivariační statistická analýza

12.Srovnání s metodami strojového učení

13.Modelování genomických a proteomických dat - praktické příklady

14.Odevzdávání úloh, udělování zápočtů.

Cíle studia:

Studijní materiály:

Souhrnná literatura neexistuje. Doporučení k jednotlivým kapitolám dodá přednášející.

1.Kubánková, V., Hedl, J : Statistika pro zdravotníky, Avicenum - zdravotnické nakladatelství, Praha, 1986

2.Kubánková, V., Hedl, J: Zdravotnická statistika II., dtto

3.Procházka, B.: Biostatistika pro lékaře - principy základních metod a jejich interpretace, 1999

4.Meloun, M., Militký, J.: Statistická analýza experimentálních dat. Academia, 2002

5.Anděl, J.: Statistické metody, MatfyzPress, 2003

6.Mařík, V. a kol.: Umělá inteligence 4, Academia, 2003

7.Berka, P. Dobývání znalostí z databází. Academia, Praha 2003

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+4

Typ cvičení: s

Předmět je nabízen také v anglické verzi.

Obor BM

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Telekomunikace a radiotechnika - vysokofrekvenční a mikrovlná technika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Silnoproudá elektrotechnika - technologické systémy- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Kybernetika a měření - řídicí technika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Elektronika - elektronické systémy- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Ekonomika a řízení energetiky- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Biomedicínské inženýrství- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Ekonomika a řízení v elektrotechnice- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Elektronika - aplikovaná elektronika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Elektronika - elektronika a fotonika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Kybernetika a měření - umělá inteligence- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Kybernetika a měření - měřicí a přístrojové systémy- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Kybernetika a měření - letecké informační a řídicí systémy- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Silnoproudá elektrotechnika - elektrické pohony- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Silnoproudá elektrotechnika - elektroenergetika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Silnoproudá elektrotechnika - aplikovaná elektrotechnika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Telekomunikace a radiotechnika - optoelektrické systémy- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Telekomunikace a radiotechnika - rádiové komunikační, navigační a radarové systémy- strukturované s. (volitelný předmět odborný)
• Telekomunikace a radiotechnika - multimediální, zvuková a televizní technika- strukturované studium (volitelný předmět odborný)
• Telekomunikace a radiotechnika - telekomunikace- strukturované studium (volitelný předmět odborný)