医学大数据：发现分析数据的革命性方法！

医学大数据：发现分析数据的革命性方法！

在哈弗尔河畔勃兰登堡举办的“青年科学家医学数据分析”冬季学校对于勃兰登堡西奥多·丰塔纳医学院 (MHB) 的有抱负的医生来说是一次重要活动。由 MHB 医学信息学专家 Dennis Wagner 和医学博士教授组织。来自勃兰登堡理工大学的托马斯·施拉德 (Thomas Schrader) 表示，该活动持续了五天，为参与者提供了有关数据分析基础知识的宝贵见解。

总共五天的时间涵盖了各种各样的主题。第一天涵盖了使用 Python 和 R 进行数据分析的基础知识，并由现场编码课程提供支持。第二天的重点是探索性数据分析（EDA），包括可视化技术和模式识别的统计方法。参与者还了解了数据质量及其清理的重要性，这在第三天进行了讨论。第四天的重点是检查相关性和开发预测模型。最后一天，参与者能够开发出从数据准备到结果呈现的完整分析流程。此外，所有参与者都获得了一份证书，这证明了医学生 Jonas Wördemann 所表达的积极响应。

医学数据分析及其挑战

如今，分析医疗数据非常复杂，并且由于电子健康记录 (EHR) 的使用而变得越来越复杂。马萨诸塞州总医院的 Emily Rodriguez 博士和她的团队正在努力分析这些数据，但事实证明这些数据很难使用。他们使用 Python 努力克服使用这些数据的挑战。事实上，约 58% 的研究在数据处理的可重复性方面存在困难，这就是为什么占工作量约 80% 的数据预处理对于准确洞察至关重要。

EHR 数据包括人口统计、临床观察、实验室结果、治疗历史和诊断程序。分析这些数据的挑战是多种多样的，从清理丢失和不一致的条目到转换数据以准备分析。使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 工具进行探索性数据分析等方法变得越来越重要。

健康研究中的大数据

冬季学校的另一个焦点是大数据主题，它在健康研究中变得越来越重要。这包括无法使用传统方法处理的大型复杂数据集。大数据可以识别可用于个性化治疗计划的模式和趋势。机器学习和统计分析等技术在这里发挥着至关重要的作用。

对 EHR 数据的分析还可以促进预测分析等技术的发展，该技术使用历史数据来预测未来事件。数据分析的重要方法包括监督学习方法和无监督学习方法。数据分析领域的技术进步，包括 NoSQL 数据库和云计算，有助于提高分析大型数据集的效率。但与此同时，数据保护和道德挑战也需要解决。

鉴于冬季学校的积极反响，组织者计划在 9 月份以暑期学校的形式继续举办。这次的重点将是医疗数据分析中的机器学习和人工智能。确切的日期和名额将在稍后公布。