Dideli duomenys medicinoje: atraskite revoliucinius duomenų analizės būdus!

Dideli duomenys medicinoje: atraskite revoliucinius duomenų analizės būdus!

Brandenburgo prie Havelo mieste vykusi žiemos mokykla „Medicininių duomenų analizė jauniesiems mokslininkams“ buvo svarbus įvykis Brandenburgo Theodoro Fontane medicinos mokyklos (MHB) gydytojams. Organizavo MHB medicinos informatikos specialistas Dennisas Wagneris ir prof. dr. med. Thomas Schrader iš Brandenburgo technologijos universiteto, renginys truko penkias dienas ir dalyviams suteikė vertingų įžvalgų apie duomenų analizės pagrindus.

Iš viso per penkias dienas buvo nagrinėjamos įvairios temos. Pirmoji diena apėmė duomenų analizės pagrindus naudojant Python ir R, palaikomus tiesioginio kodavimo seansuose. Antroji diena buvo skirta tiriamajai duomenų analizei (EDA), įskaitant vizualizavimo metodus ir statistinius modelio atpažinimo metodus. Dalyviai taip pat sužinojo apie duomenų kokybės ir jos valymo svarbą, apie kurią buvo kalbama trečią dieną. Ketvirtoji diena buvo skirta koreliacijų tyrimui ir prognozių modelių kūrimui. Galiausiai, paskutinė diena leido dalyviams sukurti visą analizės sistemą nuo duomenų paruošimo iki rezultatų pateikimo. Be to, visi dalyviai gavo sertifikatą, patvirtinantį teigiamą medicinos studento Jono Wördemanno atsakymą.

Duomenų analizė medicinoje ir jos iššūkiai

Šiandien medicininių duomenų analizė yra sudėtinga ir tampa vis sudėtingesnė dėl elektroninių sveikatos įrašų (ESI) naudojimo. Gydytoja Emily Rodriguez ir jos komanda Masačusetso bendrojoje ligoninėje analizuoja šiuos duomenis, kuriuos sunku panaudoti. Naudodami Python, jie stengiasi įveikti šių duomenų naudojimo iššūkius. Tiesą sakant, apie 58% tyrimų susiduria su sunkumų, susijusių su jų duomenų apdorojimo atkuriamumu, todėl išankstinis duomenų apdorojimas, kuris užima apie 80% darbo, yra labai svarbus tikslioms įžvalgoms.

ESI duomenys apima demografinius duomenis, klinikinius stebėjimus, laboratorinius rezultatus, gydymo istorijas ir diagnostikos procedūras. Šių duomenų analizės iššūkiai yra įvairūs: nuo trūkstamų ir nenuoseklių įrašų išvalymo iki duomenų transformavimo ruošiantis analizei. Tokie metodai kaip Python įrankių, tokių kaip Pandas, Matplotlib ir Seaborn, naudojimas tiriamajai duomenų analizei tampa vis svarbesni.

Dideli sveikatos tyrimų duomenys

Kitas Žiemos mokyklos akcentas buvo Big Data tema, kuri tampa vis svarbesnė sveikatos tyrimuose. Tai apima didelius, sudėtingus duomenų rinkinius, kurių negalima tvarkyti naudojant tradicinius metodus. Dideli duomenys leidžia nustatyti modelius ir tendencijas, kurie gali būti naudojami individualiems gydymo planams. Tokios technologijos kaip mašininis mokymasis ir statistinė analizė atlieka lemiamą vaidmenį.

ESI duomenų analizė taip pat gali padėti sukurti tokius metodus kaip nuspėjamoji analizė, kuri naudoja istorinius duomenis būsimiems įvykiams numatyti. Svarbūs duomenų analizės metodai apima ir prižiūrimus, ir neprižiūrimus mokymosi metodus. Duomenų analizės technologijų pažanga, įskaitant NoSQL duomenų bazes ir debesų kompiuteriją, padeda padidinti didelių duomenų rinkinių analizės efektyvumą. Tačiau kartu reikia spręsti ir duomenų apsaugos bei etikos problemas.

Atsižvelgdami į teigiamą Žiemos mokyklos atsaką, organizatoriai planuoja tęsti vasaros mokyklą rugsėjo mėnesį. Šį kartą dėmesys bus skiriamas mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui medicinos duomenų analizėje. Tikslios datos ir laisvos vietos bus paskelbtos vėliau.