Veliki podaci u medicini: otkrijte revolucionarne načine analize podataka!

Veliki podaci u medicini: otkrijte revolucionarne načine analize podataka!

Zimska škola “Analiza medicinskih podataka za mlade znanstvenike”, koja se održala u Brandenburgu an der Havel, bila je važan događaj za ambiciozne liječnike na Brandenburg Theodor Fontane Medical School (MHB). U organizaciji Dennisa Wagnera, medicinskog informatičara MHB-a i prof.dr.med. Thomas Schrader sa Tehnološkog sveučilišta Brandenburg, događaj je trajao pet dana i sudionicima je ponudio dragocjene uvide u osnove analize podataka.

Ukupno pet dana pokrivalo je različite teme. Prvi dan pokrivao je osnove analize podataka pomoću Pythona i R-a, uz podršku sesija kodiranja uživo. Drugi dan bio je usredotočen na istraživačku analizu podataka (EDA), uključujući tehnike vizualizacije i statističke metode za prepoznavanje uzoraka. Sudionici su također naučili važnost kvalitete podataka i njihovog čišćenja, o čemu se govorilo treći dan. Četvrti dan bio je usmjeren na ispitivanje korelacija i razvoj modela predviđanja. Konačno, zadnji dan je omogućio sudionicima da razviju cjeloviti niz analiza od pripreme podataka do prezentacije rezultata. Osim toga, svi sudionici dobili su certifikat, što je pokazalo pozitivan odgovor studenta medicine Jonasa Wördemanna.

Analiza podataka u medicini i njezini izazovi

Analiza medicinskih podataka danas je složena i sve kompliciranija korištenjem elektroničkih zdravstvenih zapisa (EHR). Dr. Emily Rodriguez i njezin tim u Općoj bolnici Massachusetts rade na analizi ovih podataka, koje je teško koristiti. Koristeći Python, nastoje prevladati izazove korištenja ovih podataka. Zapravo, oko 58% studija ima poteškoća s ponovljivošću svoje obrade podataka, zbog čega je predobrada podataka, koja zauzima oko 80% posla, ključna za točne uvide.

EHR podaci uključuju demografske podatke, klinička opažanja, laboratorijske rezultate, povijest liječenja i dijagnostičke postupke. Izazovi analize ovih podataka su različiti, od čišćenja nedostajućih i nedosljednih unosa do transformacije podataka u pripremi za analizu. Metode poput korištenja Python alata kao što su Pandas, Matplotlib i Seaborn za istraživačku analizu podataka postaju sve važnije.

Big data u zdravstvenim istraživanjima

Drugi fokus Zimske škole bila je tema Big Data, koja postaje sve važnija u zdravstvenim istraživanjima. To uključuje velike, složene skupove podataka s kojima se ne može rukovati tradicionalnim metodama. Big data omogućuje prepoznavanje obrazaca i trendova koji se mogu koristiti za personalizirane planove liječenja. Tehnike kao što su strojno učenje i statistička analiza ovdje igraju ključnu ulogu.

Analiza EHR podataka također može dovesti do razvoja tehnika kao što je prediktivna analitika, koja koristi povijesne podatke za predviđanje budućih događaja. Važne metode analize podataka uključuju nadzirane i nenadzirane metode učenja. Tehnološki napredak u analizi podataka, uključujući NoSQL baze podataka i računalstvo u oblaku, pomaže u povećanju učinkovitosti analize velikih skupova podataka. Međutim, istovremeno se treba pozabaviti zaštitom podataka i etičkim izazovima.

S obzirom na pozitivan odjek Zimske škole, organizatori planiraju nastavak u obliku Ljetne škole u rujnu. Ovaj put fokus će biti na strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji u analizi medicinskih podataka. Točni datumi i dostupnost mjesta bit će objavljeni naknadno.