Big Data en médecine : découvrez des méthodes révolutionnaires pour analyser les données !

Big Data en médecine : découvrez des méthodes révolutionnaires pour analyser les données !

L'école d'hiver « Analyse des données médicales pour jeunes scientifiques », qui s'est tenue à Brandebourg-sur-la-Havel, a été un événement important pour les aspirants médecins de la faculté de médecine Theodor Fontane (MHB) de Brandebourg. Organisé par Dennis Wagner, informaticien médical au MHB, et le Prof. Dr. med. Thomas Schrader de l'Université technologique de Brandebourg, l'événement a duré cinq jours et a offert aux participants de précieux aperçus sur les bases de l'analyse des données.

Les cinq jours au total ont couvert une variété de sujets. La première journée a couvert les bases de l'analyse de données à l'aide de Python et R, appuyées par des sessions de codage en direct. La deuxième journée s'est concentrée sur l'analyse exploratoire des données (EDA), y compris les techniques de visualisation et les méthodes statistiques pour la reconnaissance de formes. Les participants ont également appris l'importance de la qualité des données et de leur nettoyage, qui ont été abordés le troisième jour. La quatrième journée a été consacrée à l'examen des corrélations et au développement de modèles de prévision. Enfin, la dernière journée a permis aux participants de développer un pipeline d'analyse complet depuis la préparation des données jusqu'à la présentation des résultats. En outre, tous les participants ont reçu un certificat attestant la réaction positive exprimée par l'étudiant en médecine Jonas Wördemann.

L'analyse des données en médecine et ses enjeux

L’analyse des données médicales est aujourd’hui complexe et de plus en plus compliquée par l’utilisation des dossiers de santé électroniques (DSE). Le Dr Emily Rodriguez et son équipe du Massachusetts General Hospital travaillent à analyser ces données qui s’avèrent difficiles à exploiter. En utilisant Python, ils s’efforcent de surmonter les défis liés à l’utilisation de ces données. En fait, environ 58 % des études ont des difficultés avec la reproductibilité de leur traitement des données. C'est pourquoi le prétraitement des données, qui représente environ 80 % du travail, est crucial pour obtenir des informations précises.

Les données du DSE comprennent des données démographiques, des observations cliniques, des résultats de laboratoire, des antécédents de traitement et des procédures de diagnostic. Les défis liés à l'analyse de ces données sont variés, allant du nettoyage des entrées manquantes et incohérentes à la transformation des données en vue de l'analyse. Les méthodes telles que l'utilisation d'outils Python tels que Pandas, Matplotlib et Seaborn pour l'analyse exploratoire des données deviennent de plus en plus importantes.

Le Big Data dans la recherche en santé

Un autre thème central de la Winter School était le thème du Big Data, qui prend de plus en plus d'importance dans la recherche en santé. Cela inclut des ensembles de données volumineux et complexes qui ne peuvent pas être traités à l’aide des méthodes traditionnelles. Le Big Data permet d’identifier des modèles et des tendances qui peuvent être utilisés pour des plans de traitement personnalisés. Des techniques telles que l’apprentissage automatique et l’analyse statistique jouent ici un rôle crucial.

L'analyse des données du DSE peut également conduire au développement de techniques telles que l'analyse prédictive, qui utilise des données historiques pour prédire des événements futurs. Les méthodes importantes d’analyse des données comprennent les méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé. Les progrès technologiques en matière d'analyse de données, notamment les bases de données NoSQL et le cloud computing, contribuent à accroître l'efficacité de l'analyse de grands ensembles de données. Toutefois, dans le même temps, la protection des données et les défis éthiques doivent également être abordés.

Compte tenu de l'accueil positif suscité par la Winter School, les organisateurs prévoient de la poursuivre sous la forme d'une Summer School en septembre. Cette fois, l’accent sera mis sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle dans l’analyse des données médicales. Les dates exactes et la disponibilité des places seront annoncées ultérieurement.