贝叶斯临床实战进阶：两大课时重磅更新（FDA/CDE新规 真实案例）| 线上课程更新
贝叶斯统计正从一种认知哲学演变为临床研究中的核心决策工具。当监管机构纷纷发布贝叶斯相关指导原则，当罕见病、真实世界研究、适应性设计成为行业热点，如何让贝叶斯方法真正落地，为试验效率与决策质量赋能？
DIA新药研发能力建设学苑已有线上课程《贝叶斯统计与创新临床研究》重磅更新—— 注入全新内容，以最新监管指南、前沿设计方法与真实案例，带您直击贝叶斯应用的最前沿。
本次更新亮点速览
本课时聚焦早期剂量探索、II期高效决策、真实世界信息借用三大场景，结合2025-2026年中美监管新规，系统讲解如何用贝叶斯方法提升试验效率与成功率。
更新重点：
系统解读了FDA与CDE最新贝叶斯相关指导原则，深度拆解了早期剂量选择中广受认可的BOIN设计（含普拉替尼、GBM胶质瘤等真实案例及MAP-BOIN拓展），同时讲解了适用于复杂终点的II期BOP2设计的后验概率决策框架，以及真实世界研究中Power Prior、MAP、Commensurate Prior等主流信息借用方法的比较与动态借用策略（如SAM Prior）。
本课时聚焦早期临床研发的量化决策与关键注册研究中的贝叶斯应用，大量跨国药企真实案例，直击决策痛点。
更新重点：
聚焦早期临床研发的量化Go/No-Go决策，包括后验概率阈值选择、操作特征模拟及Consider区/Super-Go等灵活扩展，并通过贝利木单抗儿科外推案例展示了FDA要求的临界值分析法，以及RBX2660关键III期试验中如何借用历史数据、控制I类错误并最终获得监管批准，完整呈现了贝叶斯方法在罕见病与注册研究中的实战路径。
课程概述
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Fisher学派与Bayes学派的争论
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条件概率与似然函数
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Bayes公式与Bayes统计
Bayes统计基础
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三种信息与Bayes公式
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共轭先验分布
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Bayes点估计
Bayes统计推断
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Bayes区间估计
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Bayes假设检验
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多参数的Bayes统计推断
先验信息的构建与选择
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先验信息的分类
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构建先验信息的原则
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先验信息的选择
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敏感性分析
Bayes统计计算
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直接抽样法
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逆变换法
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接受-拒绝抽样
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Gibbs抽样
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Metropolis–Hastings抽样
软件简介
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WinBUGS（1）
Bayes统计模型
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Bayes线性模型
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Bayes广义线性模型
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Bayes层次模型
软件简介(2)
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WinBUGS（2）
创新设计中的Bayes统计 (1)NEW
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监管机构Bayes统计相关指导原则
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早期剂量选择的BOIN设计
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II期临床试验的BOP2设计
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真实世界研究中的Bayes信息借用
创新设计中的Bayes统计 (2)NEW
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临床研发Go/No-Go决策
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罕见病研究中的Bayes方法
创新设计中的Bayes统计(3)
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平台设计中的Bayes方法（I-SPY2）
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篮子设计中的Bayes方法（ROAR）
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总结：Bayes方法的正确应用
推荐学习：
DIA「学苑畅享包计划」
——一套完整的研习方案，赋能面向未来的团队
▸ 这不是课程的简单集合，而是融合国际化视野、跨领域知识、前瞻性议题的“团队能力加速器”
▸ 课程具备国际化与前瞻性——学习同步全球监管科学、前沿技术（如AI与基因治疗）的通行知识，提前储备应对变革的能力
▸ 为团队形成统一的专业语言和共通的思维框架，打造“跨领域协同”的战略投资
助力新药研发能力建设
企业研发人才培养战略合作伙伴
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关于DIA
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