Big Data in Medicine: Upptäck revolutionerande sätt att analysera data!

Big Data in Medicine: Upptäck revolutionerande sätt att analysera data!

Vinterskolan "Medical Data Analysis for Young Scientists", som ägde rum i Brandenburg an der Havel, var en viktig händelse för de blivande läkarna vid Brandenburg Theodor Fontane Medical School (MHB). Arrangerad av Dennis Wagner, en medicinsk informatikspecialist vid MHB, och Prof. Dr. med. Thomas Schrader från Brandenburgs tekniska högskola, evenemanget varade i fem dagar och erbjöd deltagarna värdefulla insikter i grunderna för dataanalys.

De fem dagarna totalt omfattade en mängd olika ämnen. Den första dagen täckte grunderna för dataanalys med Python och R, med stöd av live-kodningssessioner. Den andra dagen fokuserade på utforskande dataanalys (EDA), inklusive visualiseringstekniker och statistiska metoder för mönsterigenkänning. Deltagarna lärde sig också vikten av datakvalitet och dess rensning, vilket diskuterades på dag tre. Den fjärde dagen fokuserade på att undersöka samband och utveckla prognosmodeller. Slutligen gjorde den sista dagen det möjligt för deltagarna att utveckla en komplett analyspipeline från databeredning till presentation av resultat. Dessutom fick alla deltagare ett intyg som visade på den positiva respons som läkarstudenten Jonas Wördemann uttryckte.

Dataanalys inom medicin och dess utmaningar

Att analysera medicinska data idag är komplext och allt mer komplicerat genom användning av elektroniska journaler (EPJ). Dr Emily Rodriguez och hennes team vid Massachusetts General Hospital arbetar med att analysera denna data, som visar sig vara svår att använda. Med Python strävar de efter att övervinna utmaningarna med att använda denna data. Faktum är att cirka 58 % av studierna har svårt med reproducerbarheten av sin databehandling, varför förbearbetning av data, som tar upp cirka 80 % av arbetet, är avgörande för korrekta insikter.

EHR-data inkluderar demografi, kliniska observationer, laboratorieresultat, behandlingshistorik och diagnostiska procedurer. Utmaningarna med att analysera dessa data är varierande, från att rensa upp saknade och inkonsekventa poster till att transformera data som förberedelse för analys. Metoder som att använda Python-verktyg som Pandas, Matplotlib och Seaborn för utforskande dataanalys blir allt viktigare.

Big data inom hälsoforskning

Ett annat fokus för Vinterskolan var ämnet Big Data, som blir allt viktigare inom hälsoforskningen. Detta inkluderar stora, komplexa datamängder som inte kan hanteras med traditionella metoder. Big data möjliggör identifiering av mönster och trender som kan användas för personliga behandlingsplaner. Tekniker som maskininlärning och statistisk analys spelar här en avgörande roll.

Analys av EHR-data kan också leda till utveckling av tekniker som prediktiv analys, som använder historiska data för att förutsäga framtida händelser. Viktiga metoder för dataanalys inkluderar både övervakade och oövervakade inlärningsmetoder. Tekniska framsteg inom dataanalys, inklusive NoSQL-databaser och cloud computing, hjälper till att öka effektiviteten i att analysera stora datamängder. Samtidigt måste dataskydd och etiska utmaningar också hanteras.

Med tanke på den positiva responsen på Vinterskolan planerar arrangörerna en fortsättning i form av en Sommarskola i september. Den här gången kommer fokus att ligga på maskininlärning och artificiell intelligens i medicinsk dataanalys. Exakta datum och lediga platser meddelas senare.