البيانات الضخمة في الطب: اكتشف طرقًا ثورية لتحليل البيانات!

البيانات الضخمة في الطب: اكتشف طرقًا ثورية لتحليل البيانات!

كانت المدرسة الشتوية "تحليل البيانات الطبية للعلماء الشباب"، التي أقيمت في براندنبورغ آن دير هافيل، حدثًا مهمًا للأطباء الطموحين في كلية براندنبورغ تيودور فونتان الطبية (MHB). نظمه دينيس فاغنر، أخصائي المعلوماتية الطبية في MHB، والأستاذ الدكتور في الطب. توماس شريدر من جامعة براندنبورغ للتكنولوجيا، واستمر هذا الحدث لمدة خمسة أيام وقدم للمشاركين رؤى قيمة حول أساسيات تحليل البيانات.

وقد غطت الأيام الخمسة في المجموع مجموعة متنوعة من المواضيع. تناول اليوم الأول أساسيات تحليل البيانات باستخدام لغة Python وR، مدعومة بجلسات برمجة مباشرة. وركز اليوم الثاني على تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، بما في ذلك تقنيات التصور والأساليب الإحصائية للتعرف على الأنماط. كما تعلم المشاركون أهمية جودة البيانات وتنقيتها، وهو ما تمت مناقشته في اليوم الثالث. أما اليوم الرابع فقد ركز على دراسة الارتباطات وتطوير نماذج التنبؤ. وأخيرًا، أتاح اليوم الأخير للمشاركين تطوير مسار تحليل كامل بدءًا من إعداد البيانات وحتى عرض النتائج. بالإضافة إلى ذلك، حصل جميع المشاركين على شهادة تثبت الاستجابة الإيجابية التي أبداها طالب الطب جوناس وردمان.

تحليل البيانات في الطب وتحدياته

يعد تحليل البيانات الطبية اليوم أمرًا معقدًا ومعقدًا بشكل متزايد بسبب استخدام السجلات الصحية الإلكترونية (EHR). وتعمل الدكتورة إميلي رودريغيز وفريقها في مستشفى ماساتشوستس العام على تحليل هذه البيانات، التي ثبت صعوبة استخدامها. وباستخدام لغة بايثون، فإنهم يسعون جاهدين للتغلب على تحديات استخدام هذه البيانات. في الواقع، يواجه حوالي 58% من الدراسات صعوبة في إعادة إنتاج معالجة بياناتها، ولهذا السبب تعد المعالجة المسبقة للبيانات، والتي تشغل حوالي 80% من العمل، أمرًا بالغ الأهمية للحصول على رؤى دقيقة.

تتضمن بيانات السجل الصحي الإلكتروني التركيبة السكانية والملاحظات السريرية والنتائج المختبرية وتاريخ العلاج والإجراءات التشخيصية. وتتنوع تحديات تحليل هذه البيانات، بدءًا من تنظيف الإدخالات المفقودة وغير المتسقة وتحويل البيانات استعدادًا للتحليل. أصبحت أساليب مثل استخدام أدوات بايثون مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn لتحليل البيانات الاستكشافية ذات أهمية متزايدة.

البيانات الضخمة في البحوث الصحية

وكان التركيز الآخر للمدرسة الشتوية هو موضوع البيانات الضخمة، الذي أصبح ذا أهمية متزايدة في البحوث الصحية. يتضمن ذلك مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة لا يمكن التعامل معها بالطرق التقليدية. تتيح البيانات الضخمة تحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن استخدامها لخطط العلاج الشخصية. تلعب تقنيات مثل التعلم الآلي والتحليل الإحصائي دورًا حاسمًا هنا.

يمكن أن يؤدي تحليل بيانات السجل الصحي الإلكتروني أيضًا إلى تطوير تقنيات مثل التحليلات التنبؤية، التي تستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. تشمل الطرق المهمة لتحليل البيانات أساليب التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. يساعد التقدم التكنولوجي في تحليلات البيانات، بما في ذلك قواعد بيانات NoSQL والحوسبة السحابية، على زيادة كفاءة تحليل مجموعات البيانات الكبيرة. ومع ذلك، في الوقت نفسه، يجب أيضًا معالجة حماية البيانات والتحديات الأخلاقية.

ونظرًا للاستجابة الإيجابية للمدرسة الشتوية، يخطط المنظمون للاستمرار في شكل مدرسة صيفية في سبتمبر. هذه المرة سيكون التركيز على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الطبية. سيتم الإعلان عن التواريخ الدقيقة ومدى توفر الأماكن لاحقًا.