Big Data în medicină: Descoperiți modalități revoluționare de a analiza datele!

Big Data în medicină: Descoperiți modalități revoluționare de a analiza datele!

Școala de iarnă „Analiza datelor medicale pentru tinerii oameni de știință”, care a avut loc în Brandenburg an der Havel, a fost un eveniment important pentru medicii aspiranți la Școala Medicală Theodor Fontane (MHB) Brandenburg. Organizat de Dennis Wagner, specialist în informatică medicală la MHB, și Prof. Dr. med. Thomas Schrader de la Universitatea de Tehnologie din Brandenburg, evenimentul a durat cinci zile și a oferit participanților informații valoroase despre elementele de bază ale analizei datelor.

Cele cinci zile în total au acoperit o varietate de subiecte. Prima zi a acoperit elementele de bază ale analizei datelor folosind Python și R, susținute de sesiuni de codare live. A doua zi sa concentrat pe analiza exploratorie a datelor (EDA), inclusiv tehnici de vizualizare și metode statistice pentru recunoașterea modelelor. Participanții au învățat, de asemenea, importanța calității datelor și a curățării acestora, despre care a fost discutată în ziua a treia. A patra zi sa concentrat pe examinarea corelațiilor și dezvoltarea modelelor de prognoză. În cele din urmă, ultima zi a permis participanților să dezvolte un pipeline complet de analiză, de la pregătirea datelor până la prezentarea rezultatelor. În plus, toți participanții au primit un certificat, care a demonstrat răspunsul pozitiv exprimat de studentul la medicină Jonas Wördemann.

Analiza datelor în medicină și provocările acesteia

Analiza datelor medicale astăzi este complexă și din ce în ce mai complicată prin utilizarea dosarelor electronice de sănătate (EHR). Dr. Emily Rodriguez și echipa ei de la Spitalul General Massachusetts lucrează pentru a analiza aceste date, care se dovedesc greu de utilizat. Folosind Python, ei se străduiesc să depășească provocările legate de utilizarea acestor date. De fapt, aproximativ 58% dintre studii întâmpină dificultăți cu reproductibilitatea prelucrării datelor, motiv pentru care preprocesarea datelor, care ocupă aproximativ 80% din muncă, este crucială pentru informații precise.

Datele EHR includ date demografice, observații clinice, rezultate de laborator, istoric de tratament și proceduri de diagnosticare. Provocările analizei acestor date sunt variate, de la curățarea intrărilor lipsă și inconsecvente până la transformarea datelor în pregătirea analizei. Metode precum utilizarea instrumentelor Python precum Pandas, Matplotlib și Seaborn pentru analiza exploratorie a datelor devin din ce în ce mai importante.

Big data în cercetarea în sănătate

Un alt obiectiv al Școlii de iarnă a fost tema Big Data, care devine din ce în ce mai importantă în cercetarea în domeniul sănătății. Aceasta include seturi mari și complexe de date care nu pot fi gestionate folosind metode tradiționale. Big Data permite identificarea tiparelor și tendințelor care pot fi utilizate pentru planuri de tratament personalizate. Tehnici precum învățarea automată și analiza statistică joacă un rol crucial aici.

Analiza datelor EHR poate duce, de asemenea, la dezvoltarea unor tehnici precum analiza predictivă, care utilizează date istorice pentru a prezice evenimente viitoare. Metodele importante de analiză a datelor includ atât metode de învățare supravegheată, cât și nesupravegheată. Progresele tehnologice în analiza datelor, inclusiv bazele de date NoSQL și cloud computing, ajută la creșterea eficienței analizei seturilor mari de date. În același timp, totuși, trebuie abordate protecția datelor și provocările etice.

Având în vedere răspunsul pozitiv la Școala de iarnă, organizatorii plănuiesc o continuare sub forma unei școli de vară în septembrie. De data aceasta, accentul se va pune pe învățarea automată și pe inteligența artificială în analiza datelor medicale. Datele exacte și disponibilitatea locurilor vor fi anunțate ulterior.