Veľké dáta v medicíne: Objavte revolučné spôsoby analýzy dát!

Veľké dáta v medicíne: Objavte revolučné spôsoby analýzy dát!

Zimná škola „Analýza medicínskych údajov pre mladých vedcov“, ktorá sa konala v Brandenburgu an der Havel, bola dôležitou udalosťou pre začínajúcich lekárov na Brandenburskej lekárskej fakulte Theodora Fontanea (MHB). Organizuje Dennis Wagner, špecialista na medicínsku informatiku z MHB, a Prof. Dr. med. Thomas Schrader z Brandenburskej technickej univerzity, podujatie trvalo päť dní a účastníkom ponúklo cenné poznatky o základoch analýzy údajov.

Celkovo päť dní pokrývalo rôzne témy. Prvý deň sa zaoberal základmi analýzy údajov pomocou Pythonu a R s podporou živých relácií kódovania. Druhý deň bol zameraný na prieskumnú analýzu dát (EDA), vrátane vizualizačných techník a štatistických metód na rozpoznávanie vzorov. Účastníci sa tiež dozvedeli o dôležitosti kvality údajov a ich čistenia, o čom sa diskutovalo v tretí deň. Štvrtý deň bol zameraný na skúmanie korelácií a vývoj predpovedných modelov. Posledný deň umožnil účastníkom vyvinúť kompletný analytický kanál od prípravy údajov až po prezentáciu výsledkov. Okrem toho všetci účastníci obdržali certifikát, ktorý preukázal pozitívny ohlas študenta medicíny Jonasa Wördemanna.

Analýza údajov v medicíne a jej výzvy

Analýza lekárskych údajov je dnes zložitá a čoraz komplikovanejšia v dôsledku používania elektronických zdravotných záznamov (EHR). Dr. Emily Rodriguez a jej tím z Massachusetts General Hospital pracujú na analýze týchto údajov, ktoré sa však ťažko používajú. Pomocou Pythonu sa snažia prekonať problémy spojené s používaním týchto údajov. V skutočnosti má asi 58 % štúdií problémy s reprodukovateľnosťou spracovania údajov, a preto je pre presné pochopenie kľúčové predbežné spracovanie údajov, ktoré zaberá asi 80 % práce.

Údaje EHR zahŕňajú demografické údaje, klinické pozorovania, laboratórne výsledky, históriu liečby a diagnostické postupy. Výzvy analýzy týchto údajov sú rôzne, od vyčistenia chýbajúcich a nekonzistentných záznamov až po transformáciu údajov v rámci prípravy na analýzu. Metódy, ako je používanie nástrojov Pythonu, ako sú Pandas, Matplotlib a Seaborn na prieskumnú analýzu údajov, sú čoraz dôležitejšie.

Veľké údaje vo výskume zdravia

Ďalším zameraním Zimnej školy bola téma Big Data, ktorá je vo výskume zdravia čoraz dôležitejšia. To zahŕňa veľké, zložité súbory údajov, ktoré nemožno spracovať pomocou tradičných metód. Veľké dáta umožňujú identifikáciu vzorcov a trendov, ktoré možno použiť pre personalizované liečebné plány. Techniky ako strojové učenie a štatistická analýza tu zohrávajú kľúčovú úlohu.

Analýza údajov EHR môže tiež viesť k vývoju techník, ako je prediktívna analytika, ktorá využíva historické údaje na predpovedanie budúcich udalostí. Medzi dôležité metódy analýzy údajov patria metódy učenia pod dohľadom aj bez dozoru. Technologický pokrok v analýze údajov vrátane databáz NoSQL a cloud computingu pomáha zvyšovať efektivitu analýzy veľkých súborov údajov. Zároveň je však potrebné riešiť aj ochranu údajov a etické výzvy.

Vzhľadom na pozitívny ohlas na Zimnú školu organizátori plánujú pokračovanie v podobe Letnej školy v septembri. Tentoraz sa zameriame na strojové učenie a umelú inteligenciu pri analýze medicínskych údajov. Presné termíny a dostupnosť miest budú oznámené neskôr.