教授：郭秀花、何燕👳🏿⛎、张玲、刘芬、闫宇翔🙇♂️、罗艳侠、孙生志
副教授：杨兴华👩👧👧🧶、吴立娟、高琦🏥、陶丽新👨🏼🌾、郑德强、高勃、刘括、王肖南
讲师：张凤、刘相佟、夏娟、杜莹
学科建设标志
流行病与卫生统计学系隶属九游会平台🌕。本学科于1998年获得首批硕士学位培养点🧑🏻🦳、2002年获得首批北京市重点学科、2006年获批博士学位授予点💘🎅🏿；2008年医学统计学获批北京市精品课程🧺、2011年临床流行病学获批北京市重点实验室、2012年流行病与卫生统计学获得博士后流动站授予权、2018年《医学科研中的统计学方法》课程获批全国精品建设课程。
人才队伍建设
学科校本部现有在编教师19人，其中正高职6人、副高职7人，另有兼职教授4名🈁；担任英国皇家内科学会资深会员1人、北京市海外特聘教授1人；荣获北京市教学名师1人🫥、北京市优秀教师1人📣、北京市学术创新团队带头人1人、北京市跨世纪千百人才计划1人、北京市拔尖人才3人、北京市优秀人才1人🕵️、北京市中青年骨干教师6人🧑🏿🎄、北京市科技新星4人。此外，学科在北京J9九游会平台娱乐代理官方网站附属安贞医院、附属北京胸科医院🧗🏻♀️、附属北京天坛医院和北京市CDC从事流行病与卫生统计学教师还有16人。学科校本部共有博士生导师6人、硕士生导师13人。近五年来共招收博士研究生18名、硕士研究生23名👩🏽🏫、留学生5名、同等学历研究生126人。授予博士学位15人🧑🦯➡️，硕士学位48人。
科学研究工作
近5年，学科承担科技部重点研发计划项目、国家科技支撑项目👩🏿🚒、科技部精准医学重大项目、国家自然科学基金重点🧑🔬、面上和青年项目👨🏻🏫、北京市自然基金等科研课题40余项，获批经费超过6000万元；发表学术论文340篇，其中SCI论文210篇，在《Lancet》🐹、《Science》、《Circulation》、《Journal of Cellular and Molecular Medicine》、《Scientific Reports》🗻、《Journal of the American Heart Association》💇🏻、《Environmental pollution》👩👩👦、《BMC Infectious Diseases》、《Preventive Medicine》🏡🪻、《British Medical Journal》和《Journal of Epidemiology》等学术杂志发表论文。
教学工作情况
本学科承担全校研究生🥳、本科生🥲👨🏼🚒、专科生必修必选课程22门、选修课程5门🪻，每学年承担2400学时的课程讲授👸，平均每位教师约130学时🚣♂️；本学系开设的课程是医学科研最为重要的工具性学科📹，其中《医学统计学》课程是北京市精品课程、《医学（卫生）统计学》课程是北京市在线开放建设课程、《医学科研中的统计学方法》课程获批国家级精品建设课程；《临床流行病学》是校级精品课程、双语示范课程；《卫生统计学》、《循证医学》是校级网络资源共享课程。近三年教师承担市级、校级教育教学改革课题20余项🥰💫；有10位教师在青年教师基本功大赛中（包括中文组和英文组）获得一、二等奖；获得北京市教育教学成果奖二等奖3项；编写各类规划教材16部，其中2部获批北京市精品教材🖊🦹🏽♀️、3部为英文教材。
对外国际交流
本学科积极开展国际交流活动，与美国NIH和UCLA大学、澳大利亚ECU大学、日本东京医科齿科大学和法国巴斯德研究所合作国际科研项目🥙🛂，并共同培养博士研究生7名。近5年获批国家自然科学基金-澳大利亚科学理事会联合资助项目、中法蔡元培合作交流项目；青年教师赴美国、英国、法国和澳大利亚进行合作交流👨🏻🦯。主办大型国际会议3次，在美国💓、英国👧🏼、欧洲、澳大利亚、日本、印度及中国举行的国际学术大会上应邀发言20余人次。获批教育部留学基金委国际合作创新型人才培养项目👮🏿♀️。
学术研究方向
健康医疗大数据建模与统计推断（带头人郭秀花教授）⛔️：本研究方向坚持从科研实践出发，密切追踪国际医学统计学与理论流行病学最新方法，针对医学实验研究与医学现场研究的特点，研究健康医疗大数据科研设计🦆、数据挖掘、深度学习等最新方法及技术手段，主要完成了🚴：基于肺部CT、脑部MRI📍、眼底图像，以及多模态影像的高维大数据挖掘、深度学习建模，实现了智能化疾病早期和准确的诊断🧪；针对糖尿病、心脑血管等疾病🚵，基于多组学与环境交互作用高维大数据的网络因果推断建模，实现病因精准预测；面向糖尿病等慢性病管理的可穿戴设备、智能化获取实时监测的函数性大数据建模；基于空气污染物👊、气象等因素，构建了结核、肾综合征出血热、猩红热等多种传染病上千万人群的时空交互贝叶斯模型，发现了疾病生态学和演进规律；基于北京市健康管理队列✩、老年慢性队列人群，分析前十种疾病的长期发生发展趋势👩🦼🥞，开发了糖尿病、心脑血管病的风险评估工具，为疾病预防🍂、制定健康促进模式，提供科学的理论依据⏰。
基因型与临床表型的分子关联研究（带头人王嵬教授）：本研究方向充分利用大量临床资源𓀅，并与国际科研院校结合，先后对艾滋病、亚健康状态👧🏽🏄🏼♂️、高血压👱🏻♂️、肥胖和代谢综合症、糖尿病、恶性肿瘤（前列腺癌、乳腺癌）以及系统性红斑狼疮开展了分子流行病学研究🙏🏽。建立了大规模流行病学数据库和生物标本库，已形成本研究方向的研究特色：①在超高效液相色谱或飞行质谱技术的基础上，建立糖基组学高通量研究平台，在糖基水平上的筛选疾病易感、分型或分层的分子标志物🧘♂️；②构建亚健康状态综合评估、诊断与分型的工具👩🔧，建立中国城市人口亚健康研究队列（中国亚健康状态对列研究www.coacs.ac.cn）🤸🏻，评估其在慢性非传染病发生中的作用，为以亚健康状态为疾病早期干预的靶点提供研究基础；③通过大规模人群流行病学研究筛选主效应基因多态性🤹♀️。研究高血压、糖尿病等慢性非传染性疾病遗传易感性。
慢性病流行病学（带头人何燕教授）🧗🏻♀️：本研究方向应用分子流行病学和遗传流行病学新方法及理念，研究糖尿病👨🏻🏫、心脑血管疾病、亚健康和消化道肿瘤相关的生物标志及其在疾病发生及发展过程中的作用。本研究团队基于全国糖尿病筛查及河南食管癌流行病学筛查等现场，收集了自然人群及肿瘤患者遗传🏹🚆、生理学功能🍱、环境☪️、行为、血液等数据资料和样本✮，在此基础上开展研究。已形成了一些特色👆🏻：①发现了新的基因变异与T2D中间代谢表型及T2D之间的关联及机制🌎；②前瞻性的研究了糖尿病及血糖代谢异常对脑卒中不同亚型预后的不良影响🩹；③发现了miRNA通过调控下丘脑-垂体-肾上腺轴通路和应激反应👱🏿👰♀️，参与亚健康的发生和发展过程📅；④发现了一些与消化道肿瘤演化过程相关的miRNA👨🍳，并明确了机制。
疾病预测方法与统计决策（带头人罗艳侠副教授）💆🏿：针对重大传染病🤸🏼♀️、心脑血管、肿瘤等疾病数据，采用卫生统计学的方法和技术手段构建疾病预测模型，为疾因分析或干预模式提供科学依据🧛🏿♂️。主要研究特色🍷：①代谢综合征各组分及其组合规律🏃♂️、转移概率图模型；②传染性肺结核病时空传播动态预测模型；③临床真实数据和新药临床试验科研设计与统计分析；④构建精神疾病🪼👨🏿🔬、高尿酸血症、血脂异常、脑外伤等疾病发生发展的预测模型。
心血管病防治干预策略与评价（带头人赵冬教授）：心血管流行病学科研队伍👩❤️💋👩，承担过国家“七五🦶🏻、八五🔖、九五、十五和十一五”公关课题🗃，特别是承担WHO MONICA方案和卫生部世界银行“卫七”贷款项目，保持在心血管流行病学领域的国内领先地位。主要特色：①中国MONICA方案首次在我国16个省、市🧜🏽♂️、自治区的19个监测区580万人口范围内😚，按照国际最先进标准🎊，取得了心血管病的发病资料；②在安贞社区5万人群中开展心血管疾病防治研究，并对自然人群心血管病防治战略、战术的可行性、有效性进行评估，摸索出切实可行的经验，不断向其他地区推广。
脑血管病和社区防治体系研究（带头人王文志教授）：本研究方向围绕当前影响我国人民健康的重大疾病脑卒中及其全国患病率开展研究，在社区常见闹血管病防治体系研究工作中独具特色🫵🏽：①重点开展了社区常见慢性病防治体系及适宜防治技术等研究；②初步建立了中国脑血管疾病防治体系👩🏽🔬；③尝试开发了脑卒中社区防治适宜技术，并得到广泛应用，获“国家科技进步二等奖”2项✸。