香港大學全獎博士項目（Prof. Helen Zhi）

一、學校招生要求

香港大學公共衛生學院博士項目招生要求嚴(yan) 格，申請者需符合以下條件：

1. 學曆要求：申請者須具備相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的碩士學位，或具有一等榮譽學士學位（或同等學曆）。通常需要在統計學、生物統計學、流行病學、公共衛生或相關(guan) 領域有紮實的學術背景。

2. 語言能力：申請者須提供英語能力證明，一般要求雅思總分不低於(yu) 6.5分，或托福不低於(yu) 79分。

3. 科研能力：需展示出色的學術表現和研究潛力，最好有相關(guan) 學術論文發表經曆或參與(yu) 過研究項目。具備數據分析、統計軟件使用能力是加分項。

4. 申請材料：需提交個(ge) 人陳述、研究計劃、成績單、推薦信、英語能力證明等。研究計劃需與(yu) 導師研究方向相符，並展示創新性思維。

5. 申請時間：香港大學研究生項目主輪申請一般在每年9月1日開始，截止日期為(wei) 12月1日。若仍有名額，會(hui) 開放第二輪和第三輪申請。

獎學金機會(hui)

香港大學為(wei) 博士生提供多種全額獎學金，主要包括：

1. 香港博士研究生獎學金計劃(HKPFS)：每年提供約331,200港幣的生活津貼和13,800港幣的會(hui) 議研究差旅津貼，為(wei) 期三年。

2. 香港大學校長博士獎學金計劃(HKU-PS)：第一年提供高達427,100港幣，隨後每年可獲得407,100港幣，包括現金獎勵、學費減免和研究津貼。

3. 研究生獎學金(PGS)：基本水平為(wei) 每月約18,500港幣，博士資格確認後可獲更高津貼。

申請者通常會(hui) 在提交博士申請時被自動考慮這些獎學金，無需單獨申請。但HKPFS需要通過特定的網上係統申請並獲得參考編號，然後提交給所申請的大學。

二、教授研究方向

Prof. Helen Zhi是香港大學公共衛生學院生物統計學和臨(lin) 床研究方法學總監，她的主要研究方向包括：

1. 臨(lin) 床試驗設計與(yu) 分析：作為(wei) 擁有15年頂級製藥公司臨(lin) 床試驗經驗的專(zhuan) 家，Prof. Helen Zhi精通各類臨(lin) 床研究設計，包括隨機對照試驗、觀察性研究等。她曾擔任美國FDA、歐盟EMA、加拿大衛生部和日本PMDA多項藥物申請的首席統計師。

2. 多學科醫學研究統計方法：跨多個(ge) 治療領域進行研究，包括心血管、代謝疾病、腫瘤學、病毒學、神經病學和肌肉骨骼疾病等。

3. 藥物安全性與(yu) 有效性評估：專(zhuan) 注於(yu) 藥物臨(lin) 床試驗中的統計分析方法，特別是藥物安全性數據的收集和解讀。

4. 醫療人工智能應用：結合統計學與(yu) 人工智能技術，探索其在醫療衛生領域的應用，如發表的《Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present, and Future》論文所示。

5. 生物統計學方法創新：如《Efficient Estimation of Lognormal Means with Application to Pharmaceutical Studies》中提出的對數正態均值的高效估計方法。

三、創新研究想法

基於(yu) Prof. Helen Zhi的研究方向，以下是幾個(ge) 潛在的創新研究計劃：

1. 整合真實世界數據與(yu) 隨機對照試驗的混合研究設計

臨(lin) 床試驗通常耗時長且成本高，而真實世界數據(RWD)的可獲取性日益提高。研究可以探索將RWD與(yu) 傳(chuan) 統隨機對照試驗數據整合的統計方法，建立能夠同時滿足監管機構要求和提高研究效率的混合研究設計框架。特別適用於(yu) 罕見病和急需藥物的疾病領域，可以加速審批過程並節約成本。

2. 基於(yu) 人工智能的臨(lin) 床試驗終點預測模型

開發機器學習(xi) 算法，通過早期生物標誌物和中間結果數據預測臨(lin) 床試驗的最終終點。這可以幫助研究人員更早地評估治療效果，優(you) 化試驗設計，減少試驗周期和成本。研究將涉及模型驗證、校準和解釋性方法，以滿足監管要求和臨(lin) 床實用性。

3. 個(ge) 性化治療效應評估的因果推斷方法

探索基於(yu) 因果推斷的統計方法，更準確地評估個(ge) 體(ti) 水平的治療效應異質性。這有助於(yu) 精準醫療的推進，使臨(lin) 床決(jue) 策更加個(ge) 性化。研究可以整合多種數據源（基因組學、臨(lin) 床和生活方式數據）構建因果模型，並開發相應的統計檢驗和置信區間方法。

4. 臨(lin) 床試驗中缺失數據的穩健推斷方法

缺失數據是臨(lin) 床試驗中常見的挑戰。研究可以開發適用於(yu) 各種缺失機製（MCAR、MAR、MNAR）的穩健統計方法，評估敏感性分析策略，並提出實用的方法學指南。這將提高臨(lin) 床試驗結果的可靠性和有效性，特別是在長期隨訪研究中。

5. 多區域臨(lin) 床試驗的統計方法優(you) 化

隨著全球化臨(lin) 床試驗的增加，區域間差異帶來了統計挑戰。研究可以探索如何在多區域臨(lin) 床試驗中評估治療效應的一致性，優(you) 化樣本量分配，並考慮區域特異性因素（如遺傳(chuan) 背景、標準護理、依從(cong) 性）的影響。這對促進全球藥物開發和監管協調具有重要意義(yi) 。