Big Data lääketieteessä: Löydä vallankumouksellisia tapoja analysoida tietoja!

Big Data lääketieteessä: Löydä vallankumouksellisia tapoja analysoida tietoja!

Talvikoulu "Lääketieteellisen tiedon analyysi nuorille tutkijoille", joka pidettiin Brandenburg an der Havelissa, oli tärkeä tapahtuma Brandenburgin Theodor Fontane Medical Schoolin (MHB) lääkäreiksi pyrkiville. Järjestäjänä Dennis Wagner, lääketieteen informatiikan asiantuntija MHB:stä, ja prof. Dr. med. Thomas Schrader Brandenburgin teknillisestä yliopistosta, tapahtuma kesti viisi päivää ja tarjosi osallistujille arvokkaita näkemyksiä data-analyysin perusteista.

Kaikkiaan viiden päivän aikana käsiteltiin erilaisia ​​aiheita. Ensimmäinen päivä käsiteltiin data-analyysin perusteita Pythonilla ja R:llä live-koodausistuntojen tukemana. Toinen päivä keskittyi tutkivaan data-analyysiin (EDA), mukaan lukien visualisointitekniikat ja tilastolliset muodontunnistuksen menetelmät. Osallistujat oppivat myös tiedon laadun tärkeyden ja sen puhdistamisen, josta keskusteltiin kolmantena päivänä. Neljäs päivä keskittyi korrelaatioiden tutkimiseen ja ennustemallien kehittämiseen. Lopuksi viimeisenä päivänä osallistujat pystyivät kehittämään täydellisen analyysiputken tietojen valmistelusta tulosten esittämiseen. Lisäksi kaikki osallistujat saivat todistuksen, joka osoitti lääketieteen opiskelija Jonas Wördemannin myönteisen vastauksen.

Data-analyysi lääketieteessä ja sen haasteissa

Lääketieteellisten tietojen analysointi on nykyään monimutkaista ja yhä monimutkaisempaa sähköisten terveyskertomusten (EHR) käytön vuoksi. Tohtori Emily Rodriguez ja hänen tiiminsä Massachusetts General Hospitalissa työskentelevät analysoidakseen näitä tietoja, jotka ovat osoittautuneet vaikeaksi käyttää. Pythonin avulla he pyrkivät voittamaan tämän tiedon käytön haasteet. Itse asiassa noin 58 %:lla tutkimuksista on vaikeuksia tietojenkäsittelyn uusittavuuden kanssa, minkä vuoksi tietojen esikäsittely, joka vie noin 80 % työstä, on ratkaisevan tärkeää tarkkojen näkemysten kannalta.

EHR-tiedot sisältävät demografiset tiedot, kliiniset havainnot, laboratoriotulokset, hoitohistoriat ja diagnostiset toimenpiteet. Näiden tietojen analysoinnin haasteet vaihtelevat puuttuvien ja epäjohdonmukaisten merkintöjen poistamisesta tietojen muuntamiseen analyysiä valmisteltaessa. Menetelmät, kuten Python-työkalujen, kuten Pandas, Matplotlib ja Seaborn, käyttö tutkivaan data-analyysiin ovat tulossa yhä tärkeämmiksi.

Big data terveystutkimuksessa

Talvikoulun toinen painopiste oli Big Datan teema, jonka merkitys terveystutkimuksessa kasvaa. Tämä sisältää suuria, monimutkaisia ​​tietojoukkoja, joita ei voida käsitellä perinteisillä menetelmillä. Big data mahdollistaa kuvioiden ja trendien tunnistamisen, joita voidaan käyttää henkilökohtaisiin hoitosuunnitelmiin. Koneoppimisen ja tilastollisen analyysin kaltaisilla tekniikoilla on tässä ratkaiseva rooli.

EHR-tietojen analysointi voi myös johtaa sellaisten tekniikoiden kehittämiseen, kuten ennustava analytiikka, joka käyttää historiallisia tietoja tulevien tapahtumien ennustamiseen. Tärkeitä tiedon analysointimenetelmiä ovat sekä ohjatut että ohjaamattomat oppimismenetelmät. Tietojen analytiikan teknologinen kehitys, mukaan lukien NoSQL-tietokannat ja pilvilaskenta, auttavat tehostamaan suurten tietojoukkojen analysointia. Samalla on kuitenkin puututtava myös tietosuojaan ja eettisiin haasteisiin.

Talvikoulun myönteisen vastaanoton vuoksi järjestäjät suunnittelevat jatkoa kesäkoulun muodossa syyskuussa. Tällä kertaa painopiste on koneoppimisessa ja tekoälyssä lääketieteellisen datan analysoinnissa. Tarkat päivämäärät ja paikkojen saatavuus ilmoitetaan myöhemmin.