Big Data in de geneeskunde: ontdek revolutionaire manieren om gegevens te analyseren!

Big Data in de geneeskunde: ontdek revolutionaire manieren om gegevens te analyseren!

De Winterschool “Medical Data Analysis for Young Scientists”, die plaatsvond in Brandenburg an der Havel, was een belangrijke gebeurtenis voor de aspirant-artsen van de Brandenburgse Theodor Fontane Medical School (MHB). Georganiseerd door Dennis Wagner, specialist medische informatica bij de MHB, en Prof. Dr. med. Thomas Schrader van de Brandenburgse Technische Universiteit duurde het evenement vijf dagen en bood de deelnemers waardevolle inzichten in de basisprincipes van data-analyse.

In totaal waren er vijf dagen waarin uiteenlopende onderwerpen aan bod kwamen. De eerste dag behandelde de basisprincipes van data-analyse met behulp van Python en R, ondersteund door live codeersessies. De tweede dag was gericht op verkennende data-analyse (EDA), inclusief visualisatietechnieken en statistische methoden voor patroonherkenning. Deelnemers leerden ook het belang van datakwaliteit en het opschonen ervan, wat op dag drie werd besproken. De vierde dag was gericht op het onderzoeken van correlaties en het ontwikkelen van voorspellingsmodellen. Ten slotte konden de deelnemers op de laatste dag een volledige analysepijplijn ontwikkelen, van datavoorbereiding tot presentatie van resultaten. Daarnaast ontvingen alle deelnemers een certificaat, waaruit de positieve reacties van geneeskundestudent Jonas Wördemann blijken.

Data-analyse in de geneeskunde en haar uitdagingen

Het analyseren van medische gegevens is tegenwoordig complex en wordt steeds gecompliceerder door het gebruik van elektronische medische dossiers (EPD). Dr. Emily Rodriguez en haar team van het Massachusetts General Hospital werken aan het analyseren van deze gegevens, die moeilijk te gebruiken blijken. Met behulp van Python streven ze ernaar de uitdagingen van het gebruik van deze gegevens te overwinnen. Ongeveer 58% van de onderzoeken heeft moeite met de reproduceerbaarheid van hun gegevensverwerking. Daarom is voorverwerking van gegevens, die ongeveer 80% van het werk in beslag neemt, cruciaal voor nauwkeurige inzichten.

EPD-gegevens omvatten demografische gegevens, klinische observaties, laboratoriumresultaten, behandelgeschiedenissen en diagnostische procedures. De uitdagingen bij het analyseren van deze gegevens zijn gevarieerd, van het opruimen van ontbrekende en inconsistente gegevens tot het transformeren van de gegevens ter voorbereiding op analyse. Methoden zoals het gebruik van Python-tools zoals Pandas, Matplotlib en Seaborn voor verkennende data-analyse worden steeds belangrijker.

Big data in gezondheidsonderzoek

Een ander aandachtspunt van de Winter School was het onderwerp Big Data, dat steeds belangrijker wordt in gezondheidsonderzoek. Dit omvat grote, complexe datasets die niet met traditionele methoden kunnen worden verwerkt. Big data maken het mogelijk patronen en trends te identificeren die kunnen worden gebruikt voor gepersonaliseerde behandelplannen. Technieken als machine learning en statistische analyse spelen hierbij een cruciale rol.

Analyse van EPD-gegevens kan ook leiden tot de ontwikkeling van technieken zoals voorspellende analyses, waarbij historische gegevens worden gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Belangrijke methoden voor data-analyse omvatten zowel begeleide als onbewaakte leermethoden. Technologische vooruitgang op het gebied van data-analyse, waaronder NoSQL-databases en cloud computing, helpt de efficiëntie van het analyseren van grote datasets te vergroten. Tegelijkertijd moeten echter ook gegevensbescherming en ethische uitdagingen worden aangepakt.

Gezien de positieve reacties op de Winterschool plannen de organisatoren een vervolg in de vorm van een Summer School in september. Deze keer ligt de focus op machine learning en kunstmatige intelligentie bij de analyse van medische data. De exacte data en beschikbaarheid van plaatsen worden later bekend gemaakt.