Big Data in Medicine: Ανακαλύψτε επαναστατικούς τρόπους ανάλυσης δεδομένων!

Big Data in Medicine: Ανακαλύψτε επαναστατικούς τρόπους ανάλυσης δεδομένων!

Το Χειμερινό Σχολείο «Ανάλυση Ιατρικών Δεδομένων για Νέους Επιστήμονες», που πραγματοποιήθηκε στο Brandenburg an der Havel, ήταν ένα σημαντικό γεγονός για τους επίδοξους γιατρούς της Ιατρικής Σχολής Theodor Fontane του Βρανδεμβούργου (MHB). Διοργανώθηκε από τον Dennis Wagner, ειδικό ιατρικής πληροφορικής στο MHB, και τον Prof. Dr. med. Thomas Schrader από το Τεχνολογικό Πανεπιστήμιο του Βραδεμβούργου, η εκδήλωση διήρκεσε πέντε ημέρες και πρόσφερε στους συμμετέχοντες πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων.

Οι πέντε συνολικά ημέρες κάλυψαν ποικίλα θέματα. Η πρώτη μέρα κάλυψε τα βασικά της ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Python και R, υποστηριζόμενες από ζωντανές συνεδρίες κωδικοποίησης. Η δεύτερη ημέρα επικεντρώθηκε στην διερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA), συμπεριλαμβανομένων τεχνικών οπτικοποίησης και στατιστικών μεθόδων για την αναγνώριση προτύπων. Οι συμμετέχοντες έμαθαν επίσης τη σημασία της ποιότητας των δεδομένων και τον καθαρισμό τους, η οποία συζητήθηκε την τρίτη ημέρα. Η τέταρτη ημέρα επικεντρώθηκε στην εξέταση των συσχετίσεων και στην ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης. Τέλος, η τελευταία ημέρα έδωσε τη δυνατότητα στους συμμετέχοντες να αναπτύξουν μια πλήρη ανάλυση ανάλυσης από την προετοιμασία των δεδομένων έως την παρουσίαση των αποτελεσμάτων. Επιπλέον, όλοι οι συμμετέχοντες έλαβαν ένα πιστοποιητικό, το οποίο απέδειξε τη θετική ανταπόκριση που εξέφρασε ο φοιτητής ιατρικής Jonas Wördemann.

Ανάλυση δεδομένων στην ιατρική και οι προκλήσεις της

Η ανάλυση ιατρικών δεδομένων σήμερα είναι πολύπλοκη και όλο και πιο περίπλοκη από τη χρήση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας (ΗΜΥ). Η Δρ Emily Rodriguez και η ομάδα της στο Γενικό Νοσοκομείο της Μασαχουσέτης εργάζονται για να αναλύσουν αυτά τα δεδομένα, τα οποία αποδεικνύονται δύσχρηστα. Χρησιμοποιώντας την Python, προσπαθούν να ξεπεράσουν τις προκλήσεις της χρήσης αυτών των δεδομένων. Στην πραγματικότητα, περίπου το 58% των μελετών αντιμετωπίζουν δυσκολίες με την αναπαραγωγιμότητα της επεξεργασίας των δεδομένων τους, γι' αυτό η προεπεξεργασία δεδομένων, η οποία καταλαμβάνει περίπου το 80% της εργασίας, είναι κρίσιμη για ακριβείς γνώσεις.

Τα δεδομένα EHR περιλαμβάνουν δημογραφικά στοιχεία, κλινικές παρατηρήσεις, εργαστηριακά αποτελέσματα, ιστορικά θεραπείας και διαγνωστικές διαδικασίες. Οι προκλήσεις της ανάλυσης αυτών των δεδομένων ποικίλλουν, από τον καθαρισμό των χαμένων και ασυνεπών καταχωρήσεων έως τη μετατροπή των δεδομένων κατά την προετοιμασία για ανάλυση. Μέθοδοι όπως η χρήση εργαλείων Python όπως τα Pandas, Matplotlib και Seaborn για διερευνητική ανάλυση δεδομένων γίνονται όλο και πιο σημαντικές.

Μεγάλα δεδομένα στην έρευνα για την υγεία

Μια άλλη εστίαση του Χειμερινού Σχολείου ήταν το θέμα των Μεγάλων Δεδομένων, το οποίο γίνεται όλο και πιο σημαντικό στην έρευνα για την υγεία. Αυτό περιλαμβάνει μεγάλα, πολύπλοκα σύνολα δεδομένων που δεν μπορούν να χειριστούν χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους. Τα μεγάλα δεδομένα επιτρέπουν τον εντοπισμό προτύπων και τάσεων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας. Τεχνικές όπως η μηχανική μάθηση και η στατιστική ανάλυση παίζουν καθοριστικό ρόλο εδώ.

Η ανάλυση δεδομένων ΗΜΥ μπορεί επίσης να οδηγήσει στην ανάπτυξη τεχνικών όπως η προγνωστική ανάλυση, η οποία χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων. Σημαντικές μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων περιλαμβάνουν μεθόδους μάθησης τόσο υπό επίβλεψη όσο και χωρίς επίβλεψη. Οι τεχνολογικές εξελίξεις στην ανάλυση δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των βάσεων δεδομένων NoSQL και του υπολογιστικού νέφους, συμβάλλουν στην αύξηση της αποτελεσματικότητας της ανάλυσης μεγάλων συνόλων δεδομένων. Ταυτόχρονα, ωστόσο, η προστασία των δεδομένων και οι ηθικές προκλήσεις πρέπει επίσης να αντιμετωπιστούν.

Δεδομένης της θετικής ανταπόκρισης στο Χειμερινό Σχολείο, οι διοργανωτές σχεδιάζουν μια συνέχεια με τη μορφή Θερινού Σχολείου τον Σεπτέμβριο. Αυτή τη φορά το επίκεντρο θα είναι η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη στην ανάλυση ιατρικών δεδομένων. Οι ακριβείς ημερομηνίες και η διαθεσιμότητα των θέσεων θα ανακοινωθούν αργότερα.