香港大学全奖博士项目（Prof. Helen Zhi）

一、学校招生要求

香港大学公共卫生学院博士项目招生要求严格，申请者需符合以下条件：

1. 学历要求：申请者须具备相关专业的硕士学位，或具有一等荣誉学士学位（或同等学历）。通常需要在统计学、生物统计学、流行病学、公共卫生或相关领域有扎实的学术背景。

2. 语言能力：申请者须提供英语能力证明，一般要求雅思总分不低于6.5分，或托福不低于79分。

3. 科研能力：需展示出色的学术表现和研究潜力，最好有相关学术论文发表经历或参与过研究项目。具备数据分析、统计软件使用能力是加分项。

4. 申请材料：需提交个人陈述、研究计划、成绩单、推荐信、英语能力证明等。研究计划需与导师研究方向相符，并展示创新性思维。

5. 申请时间：香港大学研究生项目主轮申请一般在每年9月1日开始，截止日期为12月1日。若仍有名额，会开放第二轮和第三轮申请。

奖学金机会

香港大学为博士生提供多种全额奖学金，主要包括：

1. 香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)：每年提供约331,200港币的生活津贴和13,800港币的会议研究差旅津贴，为期三年。

2. 香港大学校长博士奖学金计划(HKU-PS)：第一年提供高达427,100港币，随后每年可获得407,100港币，包括现金奖励、学费减免和研究津贴。

3. 研究生奖学金(PGS)：基本水平为每月约18,500港币，博士资格确认后可获更高津贴。

申请者通常会在提交博士申请时被自动考虑这些奖学金，无需单独申请。但HKPFS需要通过特定的网上系统申请并获得参考编号，然后提交给所申请的大学。

二、教授研究方向

Prof. Helen Zhi是香港大学公共卫生学院生物统计学和临床研究方法学总监，她的主要研究方向包括：

1. 临床试验设计与分析：作为拥有15年顶级制药公司临床试验经验的专家，Prof. Helen Zhi精通各类临床研究设计，包括随机对照试验、观察性研究等。她曾担任美国FDA、欧盟EMA、加拿大卫生部和日本PMDA多项药物申请的首席统计师。

2. 多学科医学研究统计方法：跨多个治疗领域进行研究，包括心血管、代谢疾病、肿瘤学、病毒学、神经病学和肌肉骨骼疾病等。

3. 药物安全性与有效性评估：专注于药物临床试验中的统计分析方法，特别是药物安全性数据的收集和解读。

4. 医疗人工智能应用：结合统计学与人工智能技术，探索其在医疗卫生领域的应用，如发表的《Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present, and Future》论文所示。

5. 生物统计学方法创新：如《Efficient Estimation of Lognormal Means with Application to Pharmaceutical Studies》中提出的对数正态均值的高效估计方法。

三、创新研究想法

基于Prof. Helen Zhi的研究方向，以下是几个潜在的创新研究计划：

1. 整合真实世界数据与随机对照试验的混合研究设计

临床试验通常耗时长且成本高，而真实世界数据(RWD)的可获取性日益提高。研究可以探索将RWD与传统随机对照试验数据整合的统计方法，建立能够同时满足监管机构要求和提高研究效率的混合研究设计框架。特别适用于罕见病和急需药物的疾病领域，可以加速审批过程并节约成本。

2. 基于人工智能的临床试验终点预测模型

开发机器学习算法，通过早期生物标志物和中间结果数据预测临床试验的最终终点。这可以帮助研究人员更早地评估治疗效果，优化试验设计，减少试验周期和成本。研究将涉及模型验证、校准和解释性方法，以满足监管要求和临床实用性。

3. 个性化治疗效应评估的因果推断方法

探索基于因果推断的统计方法，更准确地评估个体水平的治疗效应异质性。这有助于精准医疗的推进，使临床决策更加个性化。研究可以整合多种数据源（基因组学、临床和生活方式数据）构建因果模型，并开发相应的统计检验和置信区间方法。

4. 临床试验中缺失数据的稳健推断方法

缺失数据是临床试验中常见的挑战。研究可以开发适用于各种缺失机制（MCAR、MAR、MNAR）的稳健统计方法，评估敏感性分析策略，并提出实用的方法学指南。这将提高临床试验结果的可靠性和有效性，特别是在长期随访研究中。

5. 多区域临床试验的统计方法优化

随着全球化临床试验的增加，区域间差异带来了统计挑战。研究可以探索如何在多区域临床试验中评估治疗效应的一致性，优化样本量分配，并考虑区域特异性因素（如遗传背景、标准护理、依从性）的影响。这对促进全球药物开发和监管协调具有重要意义。