Big Data w medycynie: odkryj rewolucyjne sposoby analizy danych!

Big Data w medycynie: odkryj rewolucyjne sposoby analizy danych!

Szkoła Zimowa „Analiza danych medycznych dla młodych naukowców”, która odbyła się w Brandenburgii nad Hawelą, była ważnym wydarzeniem dla aspirujących lekarzy do Brandenburgskiej Szkoły Medycznej Theodora Fontane (MHB). Organizatorzy: Dennis Wagner, specjalista informatyki medycznej w MHB oraz prof. dr. med. Thomasa Schradera z Politechniki Brandenburskiej wydarzenie trwało pięć dni i dostarczyło uczestnikom cennych informacji na temat podstaw analizy danych.

W sumie pięć dni obejmowało różnorodne tematy. Pierwszy dzień obejmował podstawy analizy danych z wykorzystaniem Pythona i R, wsparte sesjami kodowania na żywo. Drugi dzień skupiał się na eksploracyjnej analizie danych (EDA), w tym technikach wizualizacji i metodach statystycznych rozpoznawania wzorców. Uczestnicy dowiedzieli się także, jak ważna jest jakość danych i ich oczyszczanie, o czym dyskutowano trzeciego dnia. Czwarty dzień skupiał się na badaniu korelacji i opracowywaniu modeli prognostycznych. Wreszcie, ostatni dzień pozwolił uczestnikom opracować kompletny proces analizy, od przygotowania danych po prezentację wyników. Dodatkowo wszyscy uczestnicy otrzymali certyfikat, którego potwierdzeniem jest pozytywny odzew, jaki wyraził student medycyny Jonas Wördemann.

Analiza danych w medycynie i jej wyzwania

Analiza danych medycznych jest obecnie złożona i coraz bardziej skomplikowana ze względu na wykorzystanie elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR). Doktor Emily Rodriguez i jej zespół w Massachusetts General Hospital pracują nad analizą tych danych, które okazują się trudne w użyciu. Używając Pythona, starają się przezwyciężyć wyzwania związane z wykorzystaniem tych danych. Tak naprawdę około 58% badań ma trudności z powtarzalnością przetwarzania danych, dlatego też wstępne przetwarzanie danych, które zajmuje około 80% pracy, jest kluczowe dla uzyskania dokładnych wniosków.

Dane EHR obejmują dane demograficzne, obserwacje kliniczne, wyniki badań laboratoryjnych, historie leczenia i procedury diagnostyczne. Wyzwania związane z analizą tych danych są różne – od usuwania brakujących i niespójnych wpisów po przekształcanie danych w ramach przygotowania do analizy. Coraz ważniejsze stają się metody takie jak wykorzystanie narzędzi Pythona, takich jak Pandas, Matplotlib i Seaborn do eksploracyjnej analizy danych.

Big data w badaniach zdrowotnych

Kolejnym tematem Szkoły Zimowej był temat Big Data, który staje się coraz ważniejszy w badaniach nad zdrowiem. Obejmuje to duże, złożone zbiory danych, których nie można przetwarzać tradycyjnymi metodami. Big data umożliwia identyfikację wzorców i trendów, które można wykorzystać w spersonalizowanych planach leczenia. Techniki takie jak uczenie maszynowe i analiza statystyczna odgrywają tutaj kluczową rolę.

Analiza danych EHR może również prowadzić do rozwoju technik, takich jak analityka predykcyjna, która wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych wydarzeń. Do ważnych metod analizy danych zaliczają się zarówno metody uczenia się pod nadzorem, jak i bez nadzoru. Postęp technologiczny w zakresie analityki danych, w tym baz danych NoSQL i przetwarzania w chmurze, pomaga zwiększyć efektywność analizy dużych zbiorów danych. Jednocześnie należy jednak zająć się także kwestiami ochrony danych i wyzwaniami etycznymi.

Biorąc pod uwagę pozytywny odbiór Szkoły Zimowej, organizatorzy planują kontynuację w formie Szkoły Letniej we wrześniu. Tym razem nacisk zostanie położony na uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w analizie danych medycznych. Dokładne terminy i dostępność miejsc zostaną podane w późniejszym terminie.