本次培训班由北京大学健康医疗大数据国家研究院主办，北京大学第一医院数智医学创新研究中心、Health Data Science 期刊提供学术支持，依托北大医学深厚的医学科研积淀、顶尖的师资团队和前沿的科研资源，打造兼具专业性、系统性与实用性的目标试验仿真（TTE）专项培训，助力研究者突破科研瓶颈，提升因果推断研究的科学性与严谨性。
一、时代需求，抢占真实世界研究风口
随机对照试验（RCT）作为医学干预评价的“金标准”，在伦理约束、成本控制、临床可行性等方面存在诸多局限，其结果的临床推广性也需进一步论证。而目标试验仿真（Target Trial Emulation, TTE）作为观察性研究中模拟RCT设计的因果推断框架，通过严谨的方案预设、标准界定和统计分析，大幅提升观察性研究的因果推断可信度，已成为当前医学科研的热点方向。
随着真实世界临床数据与队列资源的不断积累，TTE已广泛应用于药品上市后安全性评价、适应症扩展、特殊人群用药效果评估及不同用药方案“头对头”比较等核心临床需求，并持续产出高质量科研成果。本次培训聚焦TTE应用中的核心难点与关键技术，旨在帮助研究者利用真实世界临床数据设计TTE，针对不同研究问题选择合适的TTE研究设计类型，选择和评价数据并正确运用合理的统计分析方法。此外，研究还将以案例形式展示RCT研究数据分析过程、优秀TTE研究的设计和分析步骤等，以期强化研究者对TTE的设计和分析能力。
二、精准定位，覆盖多领域科研人群
本次培训专为希望独立开展临床研究、提升科研能力的从业者量身打造，覆盖三大核心人群，针对性解决不同岗位科研痛点：
■临床医生、医学相关专业科研人员：学习TTE研究设计与统计分析方法，丰富课题内容，突破研究瓶颈，显著提升论文发表质量与课题申报竞争力；
■科研管理人员：深入理解TTE研究思路与实施策略，精准把握观察性研究的核心要点，为科研课题规划、管理与质控提供专业支撑；
■数据科学家：洞悉TTE在健康医疗领域的应用场景与潜力，搭建数据科学与临床研究的跨学科桥梁，挖掘数据应用新价值，推动跨领域合作。
三、课程核心内容
1、队列研究与真实世界数据应用、RCT局限性解析、TTE核心设计要点与偏倚类型区分；
2、活性药物对照新用药者设计、序贯试验、克隆-删失-加权等常用TTE设计类型详解；
3、一次/二次数据源特点、国内外实例解析、TTE数据源选择核心注意事项；
4、倾向性评分、逆概率加权、残余混杂评价、敏感性分析、缺失值处理等核心技术；
5、RCT数据分析、优秀TTE案例拆解、边际结构模型实操，手把手提升实操能力。
四、培训时间
五、课程安排
六、培训证书
学员完成全部课程学习，考评合格，将颁发北京大学继续教育结业证书，加盖北京大学钢印。
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