Veliki podatki v medicini: odkrijte revolucionarne načine za analizo podatkov!

Veliki podatki v medicini: odkrijte revolucionarne načine za analizo podatkov!

Zimska šola »Medical Data Analysis for Young Scientists«, ki je potekala v Brandenburgu an der Havel, je bila pomemben dogodek za ambiciozne zdravnike na Brandenburg Theodor Fontane Medical School (MHB). Organizirala Dennis Wagner, medicinski informatik na MHB, in prof. dr. med. Thomas Schrader s tehnološke univerze Brandenburg je dogodek trajal pet dni in je udeležencem ponudil dragocen vpogled v osnove analize podatkov.

Vseh pet dni je zajemalo različne teme. Prvi dan je zajemal osnove analize podatkov s programoma Python in R, podprte s kodirnimi sejami v živo. Drugi dan je bil osredotočen na raziskovalno analizo podatkov (EDA), vključno s tehnikami vizualizacije in statističnimi metodami za prepoznavanje vzorcev. Udeleženci so spoznali tudi pomen kakovosti podatkov in njihovo čiščenje, o čemer je tekla beseda tretji dan. Četrti dan je bil osredotočen na preučevanje korelacije in razvoj modelov napovedi. Končno je zadnji dan udeležencem omogočil razvoj celotne analize od priprave podatkov do predstavitve rezultatov. Poleg tega so vsi udeleženci prejeli potrdilo, ki dokazuje pozitiven odziv študenta medicine Jonasa Wördemanna.

Analiza podatkov v medicini in njeni izzivi

Analiza zdravstvenih podatkov je danes zapletena in vse bolj zapletena zaradi uporabe elektronskih zdravstvenih kartotek (EHR). Dr. Emily Rodriguez in njena ekipa v Splošni bolnišnici Massachusetts delajo na analizi teh podatkov, ki jih je težko uporabiti. Z uporabo Pythona si prizadevajo premagati izzive uporabe teh podatkov. Pravzaprav ima približno 58 % študij težave s ponovljivostjo obdelave podatkov, zato je predhodna obdelava podatkov, ki zavzame približno 80 % dela, ključnega pomena za točne vpoglede.

Podatki EHR vključujejo demografske podatke, klinična opazovanja, laboratorijske rezultate, zgodovino zdravljenja in diagnostične postopke. Izzivi pri analizi teh podatkov so različni, od čiščenja manjkajočih in neskladnih vnosov do preoblikovanja podatkov v pripravi za analizo. Metode, kot je uporaba orodij Python, kot so Pandas, Matplotlib in Seaborn, za raziskovalno analizo podatkov postajajo vse bolj pomembne.

Veliki podatki v zdravstvenih raziskavah

Drugi poudarek zimske šole je bila tema Big Data, ki postaja vse bolj pomembna v zdravstvenih raziskavah. To vključuje velike, zapletene nize podatkov, ki jih ni mogoče obdelati s tradicionalnimi metodami. Veliki podatki omogočajo prepoznavanje vzorcev in trendov, ki jih je mogoče uporabiti za osebne načrte zdravljenja. Tehnike, kot sta strojno učenje in statistična analiza, imajo pri tem ključno vlogo.

Analiza podatkov EZK lahko vodi tudi do razvoja tehnik, kot je napovedna analitika, ki uporablja zgodovinske podatke za napovedovanje prihodnjih dogodkov. Pomembne metode analize podatkov vključujejo nadzorovane in nenadzorovane učne metode. Tehnološki napredek v analitiki podatkov, vključno z bazami podatkov NoSQL in računalništvom v oblaku, pomaga povečati učinkovitost analiziranja velikih nizov podatkov. Vendar pa je hkrati treba obravnavati tudi varstvo podatkov in etične izzive.

Glede na pozitiven odziv na Zimsko šolo organizatorji v septembru načrtujejo nadaljevanje v obliki Poletne šole. Tokrat bo poudarek na strojnem učenju in umetni inteligenci pri analizi medicinskih podatkov. Točni datumi in razpoložljivost mest bodo objavljeni naknadno.