Големи данни в медицината: Открийте революционни начини за анализ на данни!

Големи данни в медицината: Открийте революционни начини за анализ на данни!

Зимното училище „Анализ на медицински данни за млади учени“, което се проведе в Бранденбург ан дер Хавел, беше важно събитие за амбициозните лекари в Бранденбургското медицинско училище Теодор Фонтане (MHB). Организирано от Денис Вагнер, специалист по медицинска информатика в MHB, и проф. д-р мед. Томас Шрадер от Техническия университет в Бранденбург, събитието продължи пет дни и предложи на участниците ценна представа за основите на анализа на данни.

Общо петте дни обхванаха различни теми. Първият ден обхваща основите на анализа на данни с помощта на Python и R, подкрепени от сесии за кодиране на живо. Вторият ден се фокусира върху проучвателния анализ на данни (EDA), включително техники за визуализация и статистически методи за разпознаване на образи. Участниците научиха и значението на качеството на данните и тяхното почистване, което беше обсъдено на третия ден. Четвъртият ден се фокусира върху изследване на корелациите и разработване на прогнозни модели. И накрая, последният ден даде възможност на участниците да разработят цялостен анализ от подготовката на данните до представянето на резултатите. Освен това всички участници получиха сертификат, който демонстрира положителния отговор, изразен от студента по медицина Йонас Вьордеман.

Анализ на данни в медицината и неговите предизвикателства

Анализирането на медицински данни днес е сложно и все по-сложно от използването на електронни здравни досиета (EHR). Д-р Емили Родригес и нейният екип в болницата в Масачузетс работят по анализирането на тези данни, които се оказват трудни за използване. Използвайки Python, те се стремят да преодолеят предизвикателствата при използването на тези данни. Всъщност около 58% от проучванията имат затруднения с възпроизводимостта на обработката на данните, поради което предварителната обработка на данни, която заема около 80% от работата, е от решаващо значение за точни прозрения.

Данните от EHR включват демографски данни, клинични наблюдения, лабораторни резултати, история на лечението и диагностични процедури. Предизвикателствата при анализирането на тези данни са разнообразни, от почистване на липсващи и непоследователни записи до трансформиране на данните в подготовка за анализ. Методи като използването на инструменти на Python като Pandas, Matplotlib и Seaborn за проучвателен анализ на данни стават все по-важни.

Големи данни в здравните изследвания

Друг фокус на Зимното училище беше темата за големите данни, която става все по-важна в здравните изследвания. Това включва големи, сложни набори от данни, които не могат да се обработват с помощта на традиционни методи. Големите данни позволяват идентифицирането на модели и тенденции, които могат да се използват за персонализирани планове за лечение. Техники като машинно обучение и статистически анализ играят решаваща роля тук.

Анализът на данните от ЕЗД може също така да доведе до разработването на техники като предсказуем анализ, който използва исторически данни за прогнозиране на бъдещи събития. Важни методи за анализ на данни включват както контролирани, така и неконтролирани методи на обучение. Технологичният напредък в анализа на данни, включително NoSQL бази данни и облачни изчисления, помагат да се увеличи ефективността на анализирането на големи набори от данни. В същото време обаче трябва да се обърне внимание на предизвикателствата, свързани със защитата на данните и етичните въпроси.

Предвид положителния отклик на зимното училище, организаторите планират продължение под формата на лятно училище през септември. Този път фокусът ще бъде върху машинното обучение и изкуствения интелект в анализа на медицински данни. Точните дати и свободните места ще бъдат обявени допълнително.