Big Data in Medicina: Scopri modi rivoluzionari per analizzare i dati!

Big Data in Medicina: Scopri modi rivoluzionari per analizzare i dati!

La Winter School “Medical Data Analysis for Young Scientists”, che si è svolta a Brandenburg an der Havel, è stata un evento importante per gli aspiranti medici della Brandenburg Theodor Fontane Medical School (MHB). Organizzato da Dennis Wagner, specialista in informatica medica presso l'MHB, e dal Prof. Dr. med. Thomas Schrader del Politecnico di Brandeburgo, l'evento è durato cinque giorni e ha offerto ai partecipanti preziosi spunti sui fondamenti dell'analisi dei dati.

I cinque giorni in totale hanno trattato una varietà di argomenti. Il primo giorno ha riguardato le basi dell'analisi dei dati utilizzando Python e R, supportate da sessioni di live coding. La seconda giornata si è concentrata sull'analisi esplorativa dei dati (EDA), comprese tecniche di visualizzazione e metodi statistici per il riconoscimento dei modelli. I partecipanti hanno inoltre appreso l'importanza della qualità dei dati e della loro pulizia, argomento discusso il terzo giorno. La quarta giornata si è concentrata sull'esame delle correlazioni e sullo sviluppo di modelli previsionali. Infine, l'ultimo giorno ha consentito ai partecipanti di sviluppare una pipeline di analisi completa, dalla preparazione dei dati alla presentazione dei risultati. Inoltre, tutti i partecipanti hanno ricevuto un certificato che dimostra la risposta positiva espressa dallo studente di medicina Jonas Wördemann.

L'analisi dei dati in medicina e le sue sfide

L'analisi dei dati medici oggi è complessa e sempre più complicata dall'uso delle cartelle cliniche elettroniche (EHR). La dottoressa Emily Rodriguez e il suo team del Massachusetts General Hospital stanno lavorando per analizzare questi dati, che si stanno rivelando difficili da utilizzare. Usando Python, si sforzano di superare le sfide legate all'utilizzo di questi dati. Infatti, circa il 58% degli studi ha difficoltà con la riproducibilità dell’elaborazione dei dati, motivo per cui la pre-elaborazione dei dati, che assorbe circa l’80% del lavoro, è fondamentale per ottenere informazioni accurate.

I dati EHR includono dati demografici, osservazioni cliniche, risultati di laboratorio, cronologia dei trattamenti e procedure diagnostiche. Le sfide legate all'analisi di questi dati sono varie, dalla pulizia delle voci mancanti e incoerenti alla trasformazione dei dati in preparazione all'analisi. Metodi come l’utilizzo di strumenti Python come Pandas, Matplotlib e Seaborn per l’analisi esplorativa dei dati stanno diventando sempre più importanti.

Big data nella ricerca sanitaria

Un altro focus della Winter School è stato il tema dei Big Data, che sta diventando sempre più importante nella ricerca sanitaria. Ciò include set di dati grandi e complessi che non possono essere gestiti utilizzando metodi tradizionali. I big data consentono l’identificazione di modelli e tendenze che possono essere utilizzati per piani di trattamento personalizzati. In questo caso, tecniche come l’apprendimento automatico e l’analisi statistica svolgono un ruolo cruciale.

L’analisi dei dati EHR può anche portare allo sviluppo di tecniche come l’analisi predittiva, che utilizza dati storici per prevedere eventi futuri. Importanti metodi di analisi dei dati includono metodi di apprendimento sia supervisionati che non supervisionati. I progressi tecnologici nell’analisi dei dati, inclusi i database NoSQL e il cloud computing, stanno contribuendo ad aumentare l’efficienza dell’analisi di grandi set di dati. Allo stesso tempo, però, è necessario affrontare anche la protezione dei dati e le sfide etiche.

Vista la risposta positiva alla Winter School, gli organizzatori stanno pianificando un proseguimento sotto forma di Summer School a settembre. Questa volta l'attenzione sarà focalizzata sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati medici. Le date esatte e la disponibilità dei posti verranno comunicate successivamente.