Die Winter School „Medical Data Analysis for Young Scientists“, die in Brandenburg an der Havel stattfand, war ein bedeutendes Ereignis für die angehenden Mediziner der Medizinischen Hochschule Brandenburg Theodor Fontane (MHB). Organisiert von Dennis Wagner, einem Medizininformatiker der MHB, und Prof. Dr. med. Thomas Schrader von der Technischen Hochschule Brandenburg, dauerte die Veranstaltung fünf Tage und bot den Teilnehmenden wertvolle Einblicke in die Grundlagen der Datenanalyse.
Die insgesamt fünf Tage umfassten eine Vielzahl von Themen. Am ersten Tag wurden die Grundlagen der Datenanalyse mit Python und R behandelt, unterstützt durch Live-Coding-Sessions. Der zweite Tag konzentrierte sich auf die explorative Datenanalyse (EDA), einschließlich Techniken zur Visualisierung und statistischen Methoden zur Mustererkennung. Die Teilnehmenden lernten ferne, wie wichtig die Datenqualität und deren Bereinigung sind, die an Tag drei besprochen wurden. Am vierten Tag stand die Untersuchung von Korrelationen und die Entwicklung von Prognosemodellen im Mittelpunkt. Schließlich ermöglichte der letzte Tag den Teilnehmenden, eine komplette Analyse-Pipeline von der Datenaufbereitung bis zur Ergebnispräsentation zu entwickeln. Zudem erhielten alle Teilnehmenden ein Zertifikat, was die positive Resonanz belegte, die etwa Medizinstudent Jonas Wördemann äußerte.
Datenanalyse in der Medizin und deren Herausforderungen
Die Analyse medizinischer Daten ist heutzutage komplex und wird zunehmend durch die Verwendung elektronischer Gesundheitsakten (EHR) erschwert. Dr. Emily Rodriguez und ihr Team vom Massachusetts General Hospital arbeiten an der Analyse dieser Daten, die sich als schwer nutzbar erweisen. Mit Python bemühen sie sich, die Herausforderungen bei der Nutzung dieser Daten zu bewältigen. Tatsächlich haben etwa 58 % der Studien Schwierigkeiten mit der Reproduzierbarkeit ihrer Datenverarbeitung, weshalb die Vorverarbeitung der Daten, die etwa 80 % der Arbeit einnimmt, entscheidend für präzise Erkenntnisse ist.
EHR-Daten umfassen demografische Angaben, klinische Beobachtungen, Laborergebnisse, Behandlungsgeschichten und Diagnoseverfahren. Die Herausforderungen bei der Analyse dieser Daten sind vielfältig, von der Bereinigung fehlender und inkonsistenter Einträge bis hin zur Transformation der Daten zur Vorbereitung auf die Analyse. Methoden wie die Nutzung von Python-Tools wie Pandas, Matplotlib und Seaborn für die explorative Datenanalyse werden immer wichtiger.
Big Data in der Gesundheitsforschung
Ein weiterer Fokus der Winter School war das Thema Big Data, welches in der Gesundheitsforschung immer mehr an Bedeutung gewinnt. Dies umfasst große, komplexe Datensätze, die nicht mit herkömmlichen Methoden bearbeitet werden können. Big Data ermöglicht die Erkennung von Mustern und Trends, die für personalisierte Behandlungspläne genutzt werden können. Techniken wie maschinelles Lernen und statistische Analysen spielen hierbei eine entscheidende Rolle.
Die Analyse von EHR-Daten kann auch zur Entwicklung von Verfahren wie der prädiktiven Analyse führen, bei der historische Daten verwendet werden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Wichtige Methoden der Datenanalyse umfassen sowohl supervisierte als auch unsupervisierte Lernmethoden. Die technologischen Fortschritte im Bereich der Datenanalyse, einschließlich NoSQL-Datenbanken und Cloud-Computing, tragen zur Effizienzsteigerung bei der Analyse großer Datensätze bei. Gleichzeitig müssen jedoch auch Datenschutz- und ethische Herausforderungen bewältigt werden.
In Anbetracht der positiven Resonanz der Winter School planen die Organisatoren eine Fortsetzung in Form einer Summer School im September. Dieses Mal wird der Fokus auf Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Datenanalyse liegen. Die genauen Termine und die Verfügbarkeit von Plätzen werden noch bekanntgegeben.
