Big Data em Medicina: Descubra formas revolucionárias de analisar dados!

Big Data em Medicina: Descubra formas revolucionárias de analisar dados!

A Escola de Inverno “Análise de Dados Médicos para Jovens Cientistas”, que aconteceu em Brandenburg an der Havel, foi um evento importante para os aspirantes a médicos da Escola Médica Brandenburg Theodor Fontane (MHB). Organizado por Dennis Wagner, especialista em informática médica do MHB, e pelo Prof. Thomas Schrader, da Universidade de Tecnologia de Brandemburgo, o evento durou cinco dias e ofereceu aos participantes informações valiosas sobre os fundamentos da análise de dados.

Os cinco dias no total cobriram uma variedade de tópicos. O primeiro dia abordou os fundamentos da análise de dados usando Python e R, apoiados por sessões de codificação ao vivo. O segundo dia focou na análise exploratória de dados (EDA), incluindo técnicas de visualização e métodos estatísticos para reconhecimento de padrões. Os participantes também aprenderam a importância da qualidade dos dados e da sua limpeza, o que foi discutido no terceiro dia. O quarto dia concentrou-se no exame de correlações e no desenvolvimento de modelos de previsão. Por fim, o último dia permitiu aos participantes desenvolver um pipeline de análise completo, desde a preparação dos dados até a apresentação dos resultados. Além disso, todos os participantes receberam um certificado, que comprovou a resposta positiva expressada pelo estudante de medicina Jonas Wördemann.

Análise de dados em medicina e seus desafios

A análise de dados médicos hoje é complexa e cada vez mais complicada pelo uso de registros eletrônicos de saúde (EHR). A Dra. Emily Rodriguez e sua equipe do Massachusetts General Hospital estão trabalhando para analisar esses dados, que estão se mostrando difíceis de usar. Usando Python, eles se esforçam para superar os desafios do uso desses dados. Na verdade, cerca de 58% dos estudos têm dificuldade com a reprodutibilidade do seu processamento de dados, razão pela qual o pré-processamento dos dados, que ocupa cerca de 80% do trabalho, é crucial para insights precisos.

Os dados EHR incluem dados demográficos, observações clínicas, resultados laboratoriais, históricos de tratamento e procedimentos de diagnóstico. Os desafios da análise destes dados são variados, desde a limpeza de entradas faltantes e inconsistentes até à transformação dos dados em preparação para análise. Métodos como o uso de ferramentas Python como Pandas, Matplotlib e Seaborn para análise exploratória de dados estão se tornando cada vez mais importantes.

Big data na pesquisa em saúde

Outro foco da Winter School foi o tema Big Data, que está ganhando cada vez mais importância na pesquisa em saúde. Isto inclui conjuntos de dados grandes e complexos que não podem ser tratados com métodos tradicionais. O big data permite a identificação de padrões e tendências que podem ser utilizados para planos de tratamento personalizados. Técnicas como aprendizado de máquina e análise estatística desempenham um papel crucial aqui.

A análise dos dados EHR também pode levar ao desenvolvimento de técnicas como a análise preditiva, que utiliza dados históricos para prever eventos futuros. Métodos importantes de análise de dados incluem métodos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados. Os avanços tecnológicos na análise de dados, incluindo bases de dados NoSQL e computação em nuvem, estão a ajudar a aumentar a eficiência da análise de grandes conjuntos de dados. Ao mesmo tempo, porém, a protecção de dados e os desafios éticos também precisam de ser abordados.

Dada a resposta positiva à Escola de Inverno, os organizadores estão a planear uma continuação sob a forma de uma Escola de Verão em Setembro. Desta vez o foco estará no aprendizado de máquina e na inteligência artificial na análise de dados médicos. As datas exatas e a disponibilidade de vagas serão anunciadas posteriormente.