项目内容：

文献数据是医学知识的显性载体，互联网上日益丰富的文献是不可多得的优质资源与科研宝藏。从海量医学文献数据和信息中精准抽取医学知识不仅是保持知识更新、提高研究效率的有效路径，更是孕育大量医学科研创新成果的“蓝海”。

本课程聚焦医学文献大数据中的知识挖掘，基于常见疾病场景及经典案例进行课程设计，强调数据分析赋能科研产出，突出创新性与实用性，旨在培训学员：

学习海量文献及其关联数据的获取和分析方法；

了解国际最新研究热点；

了解医学知识库赋能数据挖掘的途径与案例；

熟悉从知识网络扰动和演化的角度发掘重要发现；

掌握重大疾病复杂病因网络挖掘和因果建模工具；

启发创新科研思路，加强基于公开数据资源开展医学研究的科研素养，提高论文撰写效率；

全面提升从医学文献中发现科学问题，从数据研究中提炼知识与证据，运用研究成果提升临床实践的全周期各项关键能力

招生对象：

本次工作坊的教学案例主要根据常见疾病场景设计，适合希望通过学习，全面提升应用公开数据资源开展医学研究能力的临床工作者，及健康数据科学相关从业者等。包括但不限于：

有需要没思路，面对海量文献数据无从下手的研究新人；

有想法缺证据，希望通过文献数据挖掘医学知识、支撑课题设计和临床决策的科研骨干；

有基础待提升，希望基于海量文献数据分析，产出高质量创新科研成果的临床科研人员；

对医学文献资源感兴趣，希望通过文献分析快速精准定位业内关键成果，高效追踪行业进展和热点的专业人员。

培训地点：

线上直播授课（腾讯会议授课）+线下学员答疑（北大医学部校内）。

培训时间：

平日晚18:30-21:00，周末上午8:30-12:00，下午13:30-18:00，共计30学时。

见具体课程安排。

注：学员完成全部课程学习，考评合格，将颁发北京大学结业证书，加盖北京大学钢印。

3. 报名缴费截止时间：2023年10月20日。

注：小班授课，人数有限，额满即止（以缴费顺序为准）。