Lielie dati medicīnā: atklājiet revolucionārus datu analīzes veidus!

Lielie dati medicīnā: atklājiet revolucionārus datu analīzes veidus!

Ziemas skola “Medicīnas datu analīze jaunajiem zinātniekiem”, kas notika Brandenburgā pie Havelas, bija nozīmīgs notikums topošajiem ārstiem Brandenburgas Teodora Fontane Medicīnas skolā (MHB). Organizē MHB medicīniskās informātikas speciālists Deniss Vāgners un Prof. Dr. med. Thomas Schrader no Brandenburgas Tehnoloģiju universitātes, pasākums ilga piecas dienas un piedāvāja dalībniekiem vērtīgu ieskatu datu analīzes pamatos.

Kopumā piecas dienas aptvēra dažādas tēmas. Pirmajā dienā tika apskatīti datu analīzes pamati, izmantojot Python un R, ko atbalstīja tiešās kodēšanas sesijas. Otrajā dienā galvenā uzmanība tika pievērsta izpētes datu analīzei (EDA), tostarp vizualizācijas metodēm un statistikas metodēm modeļu atpazīšanai. Dalībnieki arī uzzināja, cik svarīga ir datu kvalitāte un tās tīrīšana, kas tika apspriesta trešajā dienā. Ceturtā diena bija veltīta korelāciju izpētei un prognožu modeļu izstrādei. Visbeidzot, pēdējā diena ļāva dalībniekiem izstrādāt pilnīgu analīzes plānu no datu sagatavošanas līdz rezultātu prezentācijai. Turklāt visi dalībnieki saņēma sertifikātu, kas apliecināja medicīnas studenta Jonasa Vērdemaņa pozitīvo atsaucību.

Datu analīze medicīnā un tās izaicinājumi

Medicīnisko datu analīze mūsdienās ir sarežģīta un arvien sarežģītāka, izmantojot elektroniskās veselības kartes (EHR). Dr. Emīlija Rodrigesa un viņas komanda Masačūsetsas vispārējā slimnīcā strādā, lai analizētu šos datus, kurus ir grūti izmantot. Izmantojot Python, viņi cenšas pārvarēt šo datu izmantošanas problēmas. Faktiski aptuveni 58% pētījumu ir grūtības ar datu apstrādes reproducējamību, tāpēc datu pirmapstrāde, kas aizņem aptuveni 80% no darba, ir ļoti svarīga precīzai izpratnei.

EHR dati ietver demogrāfiskos datus, klīniskos novērojumus, laboratorijas rezultātus, ārstēšanas vēsturi un diagnostikas procedūras. Šo datu analīzes uzdevumi ir dažādi, sākot no trūkstošo un nekonsekvento ierakstu tīrīšanas līdz datu pārveidošanai, gatavojoties analīzei. Arvien svarīgākas kļūst tādas metodes kā Python rīku, piemēram, Pandas, Matplotlib un Seaborn, izmantošana izpētes datu analīzei.

Lieli dati veselības pētījumos

Vēl viens Ziemas skolas fokuss bija Big Data tēma, kas kļūst arvien svarīgāka veselības pētījumos. Tas ietver lielas, sarežģītas datu kopas, kuras nevar apstrādāt, izmantojot tradicionālās metodes. Lielie dati ļauj identificēt modeļus un tendences, ko var izmantot personalizētiem ārstēšanas plāniem. Šeit izšķiroša nozīme ir tādām metodēm kā mašīnmācība un statistiskā analīze.

EVK datu analīze var arī novest pie tādu metožu izstrādes kā paredzamā analītika, kas izmanto vēsturiskos datus, lai prognozētu nākotnes notikumus. Svarīgas datu analīzes metodes ietver gan uzraudzītas, gan nekontrolētas mācību metodes. Tehnoloģiskie sasniegumi datu analītikā, tostarp NoSQL datubāzes un mākoņdatošana, palīdz palielināt lielu datu kopu analīzes efektivitāti. Tomēr vienlaikus ir jārisina arī datu aizsardzības un ētikas problēmas.

Ņemot vērā pozitīvo atsaucību Ziemas skolai, organizatori plāno turpinājumu Vasaras skolas veidā septembrī. Šoreiz uzmanības centrā būs mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts medicīnas datu analīzē. Precīzi datumi un vietu pieejamība tiks paziņota vēlāk.