临床试验中lm是什么职位_据说!这是离临床试验成功最近的职位之一

临床试验中的生物统计师负责统计部分的工作,包括方案设计、样本量计算、统计分析等。他们需要依据NMPA和FDA指导原则,与医学、项目管理等部门协作,解决试验中的统计问题,并撰写相关报告。此职位适合有统计学背景,医学或药学知识,具备良好沟通和协调能力的人。

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在临床试验的方案,总是会有那么一部分,心理也清楚这部分很重要,然而见到之时,却是每个字都认识,凑在一起就是迷糊兮不知所云。大家可猜到了?

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来源:网络

就是统计部分啦~

那又是什么岗位的人做着这部分工作呢?想必大家也听过的—— 生物统计师,下面就让铜铜兄介绍一下他们到底是做什么的?

大家好,我是铜铜鲁班,给大家来介绍一下我作为初级统计师的工作(3年左右工作经验)。叙述一下工作中平凡的一天。

9:20

踩点到达公司,泡好一杯茶,打开电脑,工作中美好的一天,从一杯香气环绕的绿茶开始。

  • 9:30

打开邮箱,每天工作的开端,就是回复和浏览邮件开始,首先是直接发送我的邮件,需要我直接回复给出明确建议。然后就是被抄送的邮件,同样也是很重要,需要了解项目的进度和项目中发生的各式各样的故事。需要从中提取出和可能与统计相关的角度给出建议的邮件,进行回复。

  • 10:30

1个小时梳理完邮件,开始今天的工作任务事宜。最近主要工作任务是一个BE等效性试验的方案设计,在上周和申办方开完项目的kick-off meeting,知晓申办方的意图后,依据申办方和医学部门提供的相关文献材料以及简单的方案摘要,对方案的样本量计算和统计分析部分进行撰写。需要依据最新的NMPA和FDA的指导原则,结合研究目的,给出合理的设计。其中涉及医学部门提出的疑问和批注,进行回复和沟通。另外,作为双盲项目的非盲统计师,按照公司的SOP完成了揭盲流程。

  • 11:50

完成样本量计算和统计分析部分的撰写,发现申办方的设计和计算存在不合理的地方,需要委婉提出意见并明确给出意见,给出具体建议同时需要指出依据,多数是指导原则或者是既往经验的理解。发现需要和医学和项目管理团队就一些细节问题进行讨论。与PM沟通,协调其他部门人员的时间,进行一个内部的方案撰写讨论会。初步时间定为15:00。

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来源:网络
  • 13:00

准备好开会的材料,等待会议开始前,对I期项目的统计分析计划(俗称SAP)进行撰写,同时对其他项目上线前的CRF进行审阅,给出反馈意见,时间飞逝,听到钉钉的提示音,还要十分钟就要到了会议时间。

  • 14:55

提前5分钟进入会议,等待其他成员上线。牢记来自CRO公司客户就是上帝,要有超级nice的服务心态,不能让甲方爸爸等的原则,养成了这个好习惯。时间到,开始与医学部门进行热火朝天的讨论和辩论,双方你来我往不亦乐乎,最终形成对外回复的共识。预计的一个小时会议,被其他小伙伴的积极参与和讨论,成功地开挂拖到了16:30。

  • 16:40

充实的一天,需要释放一下脑存储和休息一下眼睛,我最喜欢的方式就是下楼放风或站在高楼眺望远方,接收天地之精华,为下一轮的工作进行蓄能。

  • 16:50

开始处理一天堆积的邮件,我会按照轻重缓急进行解决,遇到自己拿不定的问题,会和部门其他资深同事请教和沟通,达成一致意见后进行回复。

  • 17:40

依据邮件中各个项目的进度安排一下明天需要处理的事情,发现有个I期项目数据清理工作快要结束,接下来本周会完成数据库的冻结,所以需要和统计编程人员沟通dryrun工作(在数据库正式锁定前,数据清理干净后进行一轮的结果输出),随后我会对统计报表结果进行审阅、反馈意见,最后将修改完成的Dryrun final版给到申办方。统计师需要依据这个结果进行数据审核会材料的准备。

  • 18:20

此时,其他部门同事陆陆续续地开始下班,然而,有的统计部门同事还在电话会议,我处理好紧急事宜后,其他不着急邮件标记未读,留待明天上班处理。然后开心的关机打卡下班。

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来源:网络

总的来说,统计师的工作就是开会讨论方案撰写+写统计分析计划&分析报告+写数据审核报告+写邮件+审阅需要统计参与的各个部门的文档+支持项目的bidding+支持申办方配合国家局的稽查。

有人可能会问那哪些人适合做这个岗位呢

一般来说是要求统计学背景,有相关的医学或药学知识。有良好的撰写和沟通能力,有一定的协调和能力,因为忙的时候会同时做好几个项目,和兄弟部门、与申办方和研究者有比较多的沟通。工作的话出差比较少,男女皆宜,热爱可以选择。

写在最后:

个人一直认为医学和统计是医药行业公司的核心业务部门,觉得也是离试验成功最近的职位之一(自我感觉良好O(∩_∩)O),所以有经验的统计师职业前景和薪资报酬都会不错,在工作中不断积累和成长,相信未来可期~

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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