Hjem
Matematisk institutt

Medisinsk statistikk

Anvendelser på medisinske problemstillinger utgjør et viktig felt innenfor biostatistikk.

Hovedinnhold

Statistiske metoder blir brukt for å analysere datasett som oppstår i ulike praktiske situasjoner, f.eks. ved utprøving av legemidler, ved analyse av måledata for pasienter, ved vurdering av genetisk informasjon og ved beskrivelse av sykdomsutbredelse i en befolkning. Et sentralt område er epidemiologi, der en særlig er interessert i faktorer som kan påvirke risikoen for å få forskjellige sykdommer. Det kan dreie seg om bruk av matvarer som gir økt sannsynlighet for kreft i bestemte organer, eller det kan være snakk om skadelige stoffer på en arbeidsplass som kan føre til lungesykdom. Det kan også være tale om en faktor som fysisk aktivitet som leder til redusert risiko for hjertesykdom. I mange situasjoner av denne typen må man bruke statistiske metoder for å studere sammenhengene nærmere.

Ved gruppen for statistikk ved Matematisk institutt har en bl.a. sett på innvirkningen av reproduksjonsfaktorer hos kvinner på risikoen for kreft i bryst, livmor og eggstokk. Det har lenge vært kjent at kvinner med mange barn vil ha lavere risiko for slike kreftformer, men det har ikke vært klart hvordan kreftrisikoen endres over tid etter en fødsel. Med grunnlag i norske data har en vist at risikoen for brystkreft stiger i den første tiden etter en fødsel til et maksimum etter omtrent syv år, for deretter å synke til et lavere nivå enn for kvinner uten en tilsvarende fødsel. Resultatene kan henge sammen med forandringer i nivået av forskjellige hormoner under svangerskapet, og med endringer blant cellene som kan utvikle seg til kreft. For kreft i livmor vil derimot risikoen avta mye etter en fødsel, for senere å øke gradvis igjen. Disse funnene kan forklares ved hormonelle forandringer eller ved mekanismer som henger sammen med utstøting av vev fra livmoren ved en fødsel.

For å kunne studere slike sammenhenger trengs det statistiske metoder som kan beskrive innvirkningen av mange faktorer under ett på sannsynligheten for sykdom. Statistisk analyse av datasett ut fra disse modellene kan bare skje ved utstrakt bruk av datamaskin. Det er likevel viktig å utnytte matematisk verktøy på en hensiktsmessig måte ved selve formuleringen av modellene. Bare slik vil en være i stand til å kunne vurdere effekten på sykdomsrisikoen av alle de aktuelle biologiske forklaringvariablene.

En mastergrad i statistikk med spesialisering i dataanalyse vil gjøre deg svært attraktiv for arbeidsgivere innenfor medisinsk statistikk, f.eks. Folkehelseinstituttet, Noklus eller Helse Vest.