Big Data in Medicine: Oppdag revolusjonerende måter å analysere data på!

Big Data in Medicine: Oppdag revolusjonerende måter å analysere data på!

Vinterskolen «Medical Data Analysis for Young Scientists», som fant sted i Brandenburg an der Havel, var en viktig begivenhet for de aspirerende legene ved Brandenburg Theodor Fontane Medical School (MHB). Organisert av Dennis Wagner, en medisinsk informatikkspesialist ved MHB, og Prof. Dr. med. Thomas Schrader fra Brandenburg University of Technology, arrangementet varte i fem dager og tilbød deltakerne verdifull innsikt i det grunnleggende om dataanalyse.

De fem dagene totalt dekket en rekke temaer. Den første dagen dekket det grunnleggende om dataanalyse ved bruk av Python og R, støttet av live-kodingsøkter. Den andre dagen fokuserte på utforskende dataanalyse (EDA), inkludert visualiseringsteknikker og statistiske metoder for mønstergjenkjenning. Deltakerne lærte også viktigheten av datakvalitet og rensing av dem, som ble diskutert på dag tre. Den fjerde dagen fokuserte på å undersøke korrelasjoner og utvikle prognosemodeller. Til slutt gjorde den siste dagen deltakerne i stand til å utvikle en komplett analysepipeline fra dataforberedelse til presentasjon av resultater. I tillegg fikk alle deltakerne et sertifikat, som demonstrerte den positive responsen medisinstudent Jonas Wördemann uttrykte.

Dataanalyse i medisin og dens utfordringer

Å analysere medisinske data i dag er komplisert og stadig mer komplisert ved bruk av elektroniske helsejournaler (EPJ). Dr. Emily Rodriguez og hennes team ved Massachusetts General Hospital jobber med å analysere disse dataene, som viser seg å være vanskelige å bruke. Ved å bruke Python streber de etter å overvinne utfordringene ved å bruke disse dataene. Faktisk har ca. 58 % av studiene problemer med reproduserbarheten av databehandlingen deres, og derfor er forbehandling av data, som tar ca. 80 % av arbeidet, avgjørende for nøyaktig innsikt.

EPJ-data inkluderer demografi, kliniske observasjoner, laboratorieresultater, behandlingshistorier og diagnostiske prosedyrer. Utfordringene med å analysere disse dataene er varierte, fra å rydde opp i manglende og inkonsekvente oppføringer til å transformere dataene som forberedelse til analyse. Metoder som å bruke Python-verktøy som Pandas, Matplotlib og Seaborn for utforskende dataanalyse blir stadig viktigere.

Big data i helseforskning

Et annet fokus på Vinterskolen var temaet Big Data, som blir stadig viktigere innen helseforskning. Dette inkluderer store, komplekse datasett som ikke kan håndteres med tradisjonelle metoder. Big data gjør det mulig å identifisere mønstre og trender som kan brukes til personlig tilpassede behandlingsplaner. Teknikker som maskinlæring og statistisk analyse spiller en avgjørende rolle her.

Analyse av EPJ-data kan også føre til utvikling av teknikker som prediktiv analyse, som bruker historiske data til å forutsi fremtidige hendelser. Viktige metoder for dataanalyse inkluderer både veiledet og uovervåket læringsmetoder. Teknologiske fremskritt innen dataanalyse, inkludert NoSQL-databaser og cloud computing, bidrar til å øke effektiviteten ved å analysere store datasett. Samtidig må databeskyttelse og etiske utfordringer også tas opp.

Gitt den positive responsen på Vinterskolen, planlegger arrangørene en fortsettelse i form av sommerskole i september. Denne gangen vil fokuset være på maskinlæring og kunstig intelligens i medisinsk dataanalyse. Nøyaktige datoer og ledige plasser vil bli annonsert senere.