Big Data az orvostudományban: Fedezze fel az adatok elemzésének forradalmi módszereit!

Big Data az orvostudományban: Fedezze fel az adatok elemzésének forradalmi módszereit!

A Brandenburg an der Havelben megrendezett téli iskola „Orvosi adatok elemzése fiatal tudósoknak” fontos esemény volt a Brandenburgi Theodor Fontane Orvostudományi Iskola (MHB) doktoraspiránsai számára. Dennis Wagner, az MHB orvosinformatikus szakorvosa és Prof. Dr. med. Thomas Schrader, a Brandenburgi Műszaki Egyetem munkatársa, az esemény öt napig tartott, és értékes betekintést nyújtott a résztvevőknek az adatelemzés alapjaiba.

Az öt nap összesen változatos témát ölelt fel. Az első nap az adatelemzés alapjait ismertette Python és R használatával, élő kódolási munkamenetekkel támogatva. A második nap a feltáró adatelemzésre (EDA) összpontosított, beleértve a vizualizációs technikákat és a mintafelismerés statisztikai módszereit. A résztvevők megismerkedtek az adatminőség fontosságával és annak megtisztításával is, amelyről a harmadik napon került sor. A negyedik nap az összefüggések vizsgálatára és az előrejelzési modellek kidolgozására összpontosított. Végül az utolsó nap lehetővé tette a résztvevőknek, hogy egy teljes elemzési folyamatot dolgozzanak ki az adatok előkészítésétől az eredmények bemutatásáig. Ezen kívül minden résztvevő oklevelet kapott, amely Jonas Wördemann orvostanhallgató pozitív visszajelzését bizonyítja.

Adatelemzés az orvostudományban és kihívásai

Az egészségügyi adatok elemzése manapság bonyolult és egyre bonyolultabb az elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR) használata miatt. Dr. Emily Rodriguez és csapata a Massachusettsi Általános Kórházban dolgozik ezen adatok elemzésén, amelyek használata nehézkesnek bizonyul. A Python segítségével igyekeznek leküzdeni az adatok felhasználásával járó kihívásokat. Valójában a tanulmányok mintegy 58%-ának nehézséget okoz az adatfeldolgozás reprodukálhatósága, ezért az adatok előzetes feldolgozása, amely a munka körülbelül 80%-át teszi ki, kulcsfontosságú a pontos betekintéshez.

Az EHR-adatok közé tartoznak a demográfiai adatok, a klinikai megfigyelések, a laboratóriumi eredmények, a kezelési előzmények és a diagnosztikai eljárások. Az adatok elemzésével kapcsolatos kihívások változatosak, a hiányzó és következetlen bejegyzések eltávolításától az adatok elemzésre való előkészítésén át történő átalakításáig. Egyre fontosabbá válnak az olyan módszerek, mint a Python-eszközök, például a Pandas, a Matplotlib és a Seaborn használata feltáró adatelemzésre.

Nagy adatok az egészségkutatásban

A Winter School másik fókuszában a Big Data téma állt, amely egyre fontosabbá válik az egészségkutatásban. Ide tartoznak a nagy, összetett adathalmazok, amelyek hagyományos módszerekkel nem kezelhetők. A Big Data lehetővé teszi olyan minták és trendek azonosítását, amelyek felhasználhatók személyre szabott kezelési tervekhez. Az olyan technikák, mint a gépi tanulás és a statisztikai elemzés döntő szerepet játszanak itt.

Az EHR-adatok elemzése olyan technikák kifejlesztéséhez is vezethet, mint például a prediktív analitika, amely előzményadatokat használ a jövőbeli események előrejelzésére. Az adatelemzés fontos módszerei közé tartoznak mind a felügyelt, mind a nem felügyelt tanulási módszerek. Az adatelemzés technológiai fejlődése, beleértve a NoSQL-adatbázisokat és a számítási felhőt, hozzájárul a nagy adathalmazok elemzésének hatékonyságának növeléséhez. Ugyanakkor foglalkozni kell az adatvédelmi és etikai kihívásokkal is.

A Téli Iskolával kapcsolatos pozitív visszhangra való tekintettel a szervezők a folytatást egy Nyári Iskola formájában szeptemberben tervezik. Ezúttal a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia áll a középpontban az orvosi adatok elemzésében. A pontos időpontokat és a helyek elérhetőségét később közöljük.