【医学统计系列】开篇第1讲

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「简博士和阿城学长强强联手，共同开启医学统计课程啦！」

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欢迎回来。从这期开始，我们将新开辟一个「医学统计系列」，当然在开始之前，有不少非统计专业的小伙伴可能还不了解统计的重要性，那么我们就先说说统计学到底有什么用，或许能给你的学习和工作带来启发。

壹 统计学无处不在

让咱们先看一组数据，按照统计，我国约有14亿人，所以，即便我们的浏览量过万，也不过是「总人口的0.0007%」 。

是不是突然有种渺小的感觉？

不过如果按照那个《十分钟 机器学习》的视频播放量来看呢，目前已突破 20 万，百分数就一下子提到「0.014%」 ，貌似感觉好多了。

再比如我国有400万医学从业者，假如有1/4的从业者来观看我们的视频，好嘞，噌一下子，百分数摇身一变成为「0.25%」 。

这样我们才有做视频的动力嘛！所以欢迎各位小伙伴随手点个关注哦！

以上跟大家说的就是一个超级简易的统计，我们通过观看人数与总人数的比值来估计比例，这既可以用「古典概率」来解释，又可以用「极大似然估计」来说明，挺有意思的吧！

其实，「统计学是无处不在的」。有些甚至就是我们生活的一部分。

比如我们关心的：

• 国足什么时候才能赢？

• 新冠疫苗什么时候才能上市？

• 为何在电影《我不是药神》中，那么多人拼了命买印度高仿药？

• 新冠混检为何10支一管或20支一管？

• 救援物资怎样才能高效分配？

• 怀有双胞胎的孕妇，有多大的概率怀有同卵双生的宝宝？

当然，有些时候统计也没有这么明显，不过仍然与我们息息相关，它可以是很酷的核心技术，例如“Hi Siri，今天天气怎么样？”“小爱同学，帮我定个闹钟”。

贰 统计到底指的是什么呢？

小简曾经遇到过一个住在统计局附近的人，当聊到我是做统计的时候，对方突然问起“你们平时汇总些什么数据呢？”这时我才知道，原来在他心里，统计就是到处收集数据，“统计”貌似就是“计数”的含义。这样一说，突然感觉像回到了结绳时代。

当然，这其实也是古代统计发展的一部分。要知道，在奴隶制度时期，也就是纣王妲己存在的「商代」，就有类似于“统计局”的机构存在了。

其他世界各地也是类似的情况，所以从历史渊源来说，统计学实际上是为国家服务的。我们通过观察可以发现Statistics的词根——“State”正是国家的意思。现在，随着新时代的到来，信息充盈，数据无处不在，「统计学也逐渐发展成一门和数据打交道的科学和艺术」。之所以说是艺术，是因为我们怎么和它打交道就是一门非常有意思的学问。

可是，生活中还有一门专门研究数字的学科——数学，它们之间有何不同？区别又在哪里呢？数学家「伽利略」曾经说过:

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数学是上帝书写这个世界的语言！

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但是，数学研究更多聚焦在「确定的科学」，或许造物主的确是遵循某个确定的公式在创造世界，比如女娲造人，也是有鼻子有眼睛有腿有脚的。

可是如果全部都是确定的，我们不过就是生产线上产出来的一个个零件罢了。真实的世界瞬息万变，多姿多彩，自然处处充满着不确定性，而这些「不确定性」恰好就是我们统计要研究的。

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统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。——威尔斯

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同样，科学家「高尔顿」也表示：当科学的探索者在前进的过程中披荆斩棘时，唯有统计学可以帮助他们开辟一条道路。

所以，在简博士看来，如果数学是上帝书写这个世界的语言，那么统计学无疑就是人类解释这个世界的语言。

虽然人人都想探索无穷的世界，但用统计的知识一时半会儿也是丈量不完的。现在，让我们只聚焦于医学统计学，看看统计的思想如何巧妙地用于医学分析吧！

叁 统计在医学分析领域的应用

自「Sigmoid函数」的应用解决了神经网络反向传导的难题后，「AI」也已以一种不可抵挡的势头进入了各个领域，这其中就包括了「生物医药领域」。

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其实AI的核心还是基于数学、统计学以及机器学习方法的科学，那么AI具体是如何通过统计学和数学去影响生物医药领域的呢？让我们通过以下几个例子来了解一下吧。

1.统计检验

「正态t检验」：常用于limma包的芯片测序与差异分析

「非正态wilcoxon检验」：常用于二代测序的差异分析

「卡方检验」：常用于分类变量的筛选

2.机器学习模型

监督类

「单因素多因素Cox分析」：常用于筛选与愈后生存状态和生存时间相关的特征名称，例如：基因名或临床特征等

无监督聚类

「PCA」：常用于查看样本之间的差异，以及判断离群样本等

神经网络

「深度学习」：在进行医学影像识别分析中的应用相当广泛

由此我们可以看出，其实每种模型都能在生物医学领域当中找到应用场景。当然对于医生、医学生或者生物医药从业者不用完全掌握模型中所有的数学推导，只用掌握「API（应用程序接口）」，并且能够根据需求调整其中的参数，以及知道在哪些场景可以运用即可。

以下接入一个招募启事！

招募启事

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好啦，今天关于「医学统计入门」的内容我们就讲到这里。感兴趣的小伙伴也可以点击视频查看，记得「点赞+关注+在看」，谢谢你的支持哦~

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