Big Data in Medicine: Opdag revolutionerende måder at analysere data på!

Big Data in Medicine: Opdag revolutionerende måder at analysere data på!

Vinterskolen "Medical Data Analysis for Young Scientists", som fandt sted i Brandenburg an der Havel, var en vigtig begivenhed for de aspirerende læger ved Brandenburg Theodor Fontane Medical School (MHB). Arrangeret af Dennis Wagner, en medicinsk informatikspecialist ved MHB, og Prof. Dr. med. Thomas Schrader fra Brandenburg University of Technology, arrangementet varede fem dage og tilbød deltagerne værdifuld indsigt i det grundlæggende i dataanalyse.

De fem dage i alt dækkede en række forskellige emner. Den første dag dækkede det grundlæggende i dataanalyse ved hjælp af Python og R, understøttet af live kodningssessioner. Den anden dag fokuserede på eksplorativ dataanalyse (EDA), herunder visualiseringsteknikker og statistiske metoder til mønstergenkendelse. Deltagerne lærte også vigtigheden af ​​datakvalitet og dens udrensning, hvilket blev diskuteret på dag tre. Den fjerde dag fokuserede på at undersøge sammenhænge og udvikle prognosemodeller. Endelig satte den sidste dag deltagerne i stand til at udvikle en komplet analysepipeline fra dataforberedelse til præsentation af resultater. Derudover modtog alle deltagere et certifikat, som demonstrerede den positive respons, som medicinstuderende Jonas Wördemann gav udtryk for.

Dataanalyse i medicin og dens udfordringer

Analyse af medicinske data er i dag kompleks og stadig mere kompliceret ved brug af elektroniske sundhedsjournaler (EPJ). Dr. Emily Rodriguez og hendes team på Massachusetts General Hospital arbejder på at analysere disse data, som viser sig vanskelige at bruge. Ved at bruge Python stræber de efter at overvinde udfordringerne ved at bruge disse data. Faktisk har omkring 58 % af undersøgelserne svært ved at reproducere deres databehandling, hvorfor forbehandling af data, som fylder omkring 80 % af arbejdet, er afgørende for præcise indsigter.

EPJ-data omfatter demografi, kliniske observationer, laboratorieresultater, behandlingshistorier og diagnostiske procedurer. Udfordringerne ved at analysere disse data er forskellige, fra at rydde op i manglende og inkonsekvente indtastninger til at transformere dataene som forberedelse til analyse. Metoder som at bruge Python-værktøjer som Pandas, Matplotlib og Seaborn til eksplorativ dataanalyse bliver stadig vigtigere.

Big data i sundhedsforskning

Et andet fokus på Vinterskolen var emnet Big Data, som bliver stadig vigtigere i sundhedsforskningen. Dette omfatter store, komplekse datasæt, som ikke kan håndteres med traditionelle metoder. Big data gør det muligt at identificere mønstre og tendenser, der kan bruges til personlige behandlingsplaner. Teknikker som maskinlæring og statistisk analyse spiller en afgørende rolle her.

Analyse af EPJ-data kan også føre til udvikling af teknikker såsom prædiktiv analyse, som bruger historiske data til at forudsige fremtidige begivenheder. Vigtige metoder til dataanalyse omfatter både superviserede og uovervågede læringsmetoder. Teknologiske fremskridt inden for dataanalyse, herunder NoSQL-databaser og cloud computing, er med til at øge effektiviteten ved at analysere store datasæt. Samtidig skal databeskyttelse og etiske udfordringer dog også løses.

På baggrund af den positive respons på Vinterskolen planlægger arrangørerne en fortsættelse i form af en sommerskole i september. Denne gang vil fokus være på maskinlæring og kunstig intelligens i medicinsk dataanalyse. De nøjagtige datoer og ledige pladser vil blive annonceret senere.