Suurandmed meditsiinis: avastage revolutsioonilised viisid andmete analüüsimiseks!

Suurandmed meditsiinis: avastage revolutsioonilised viisid andmete analüüsimiseks!

Brandenburg an der Havelis toimunud talvekool “Meditsiiniliste andmete analüüs noortele teadlastele” oli Brandenburgi Theodor Fontane'i meditsiinikooli (MHB) arstiks pürgijatele oluline sündmus. Korraldasid MHB meditsiiniinformaatika spetsialist Dennis Wagner ja prof dr med. Thomas Schrader Brandenburgi tehnikaülikoolist, üritus kestis viis päeva ja pakkus osalejatele väärtuslikke teadmisi andmeanalüüsi põhitõdedest.

Viie päeva jooksul käsitleti kokku erinevaid teemasid. Esimesel päeval käsitleti andmeanalüüsi põhitõdesid Pythoni ja R-i abil, mida toetasid reaalajas kodeerimise seansid. Teisel päeval keskenduti uurimuslikule andmeanalüüsile (EDA), sealhulgas visualiseerimistehnikatele ja mustrite tuvastamise statistilistele meetoditele. Osalejad õppisid ka andmete kvaliteedi ja selle puhastamise tähtsust, mida arutati kolmandal päeval. Neljandal päeval keskenduti korrelatsioonide uurimisele ja prognoosimudelite väljatöötamisele. Lõpuks võimaldas viimane päev osalejatel välja töötada täieliku analüüsitorustiku andmete ettevalmistamisest tulemuste esitamiseni. Lisaks said kõik osalejad tunnistuse, mis näitas arstitudengi Jonas Wördemanni positiivset vastukaja.

Andmeanalüüs meditsiinis ja selle väljakutsed

Meditsiiniliste andmete analüüsimine on tänapäeval keeruline ja elektrooniliste tervisekaartide (EHR) kasutamise tõttu üha keerulisem. Dr Emily Rodriguez ja tema meeskond Massachusettsi üldhaiglas töötavad selle nimel, et analüüsida neid andmeid, mida on raske kasutada. Pythoni abil püüavad nad nende andmete kasutamisega seotud väljakutseid ületada. Tegelikult on umbes 58% uuringutest raskusi nende andmetöötluse reprodutseeritavusega, mistõttu andmete eeltöötlus, mis võtab umbes 80% tööst, on täpse ülevaate saamiseks ülioluline.

EHR andmed hõlmavad demograafiat, kliinilisi vaatlusi, laboratoorseid tulemusi, ravilugu ja diagnostilisi protseduure. Nende andmete analüüsimise väljakutsed on erinevad, alates puuduvate ja ebajärjekindlate kirjete puhastamisest kuni andmete muutmiseni analüüsi ettevalmistamiseks. Sellised meetodid nagu Pythoni tööriistade (nt Pandas, Matplotlib ja Seaborn) kasutamine uurimuslikuks andmeanalüüsiks muutuvad üha olulisemaks.

Suured andmed terviseuuringutes

Talvekooli fookuses oli ka Big Data teema, mis muutub terviseuuringutes järjest olulisemaks. See hõlmab suuri ja keerulisi andmekogumeid, mida ei saa traditsiooniliste meetoditega käsitleda. Suurandmed võimaldavad tuvastada mustreid ja trende, mida saab kasutada isikupärastatud raviplaanide koostamiseks. Sellised tehnikad nagu masinõpe ja statistiline analüüs mängivad siin üliolulist rolli.

EHR-andmete analüüs võib viia ka selliste tehnikate väljatöötamiseni, nagu ennustav analüütika, mis kasutab ajaloolisi andmeid tulevaste sündmuste ennustamiseks. Olulised andmeanalüüsi meetodid hõlmavad nii juhendatud kui ka juhendamata õppemeetodeid. Andmeanalüütika tehnoloogilised edusammud, sealhulgas NoSQL-i andmebaasid ja pilvandmetöötlus, aitavad suurendada suurte andmehulkade analüüsimise efektiivsust. Samal ajal tuleb aga tegeleda ka andmekaitse ja eetiliste väljakutsetega.

Arvestades Talvekooli positiivset vastukaja, plaanivad korraldajad septembris Suvekooli näol jätku. Seekord on fookuses masinõpe ja tehisintellekt meditsiiniandmete analüüsis. Täpsed kuupäevad ja kohtade saadavus selguvad hiljem.