Die Winter School „Medical Data Analysis for Young Scientists“, veranstaltet von der Medizinischen Hochschule Brandenburg Theodor Fontane (MHB), fand kürzlich in Brandenburg an der Havel statt. Die fünf Tage umfassende Veranstaltung wurde von Dennis Wagner, einem Medizininformatiker, und Prof. Dr. med. Thomas Schrader, einem Pathologen an der Technischen Hochschule Brandenburg, geleitet. Zielgruppe waren die Studierenden der MHB, die mit den Grundlagen der Datenanalyse vertraut gemacht werden sollten.
Die Teilnehmer hatten die Möglichkeit, sich intensiv mit der Datenanalyse auseinanderzusetzen. Der erste Tag konzentrierte sich auf die Grundlagen der Datenanalyse mithilfe der Programmiersprachen Python und R. In den folgenden Tagen erarbeiteten die Studierenden spezifische Themen wie die explorative Datenanalyse (EDA) und die Datenbereinigung. Dies sind entscheidende Schritte, um die Qualität medizinischer Daten sicherzustellen und präzise Erkenntnisse zu gewinnen. Besonders in der medizinischen Forschung, wo etwa 58 % der Studien mit Reproduzierbarkeitsproblemen kämpfen, sind solche Fähigkeiten unerlässlich, wie editverse.com berichtet.
Vertiefung in explorative Datenanalyse
Die Veranstaltung vermittelte den Teilnehmern nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch die Notwendigkeit interdisziplinärer Kompetenzen im Umgang mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR). Diese Daten sind oft komplex und können bei der Forschung erhebliche Hürden darstellen. Der Aufbau einer robusten Analyse-Pipeline, wie sie am letzten Tag behandelt wurde, ist entscheidend, um medizinische Daten für Forschungszwecke nutzbar zu machen. Techniken der Datenbereinigung und Vorverarbeitung nehmen bis zu 80 % der Analysezeit in Anspruch und sind entscheidend für die Erzielung valider Ergebnisse.
Die Rückmeldungen der Teilnehmenden waren durchweg positiv. Teilnehmer wie der Medizinstudent Jonas Wördemann lobten die Praxisnähe und Qualität der Schulung, was die Relevanz der vermittelten Inhalte unterstreicht. Das Wissen über den Umgang mit komplexen Datensätzen und statistischen Methoden wird für die Studierenden in ihrer zukünftigen medizinischen Laufbahn von großem Nutzen sein.
Blick in die Zukunft: Summer School und Machine Learning
Eine Fortsetzung des Programms ist bereits geplant. Im September wird eine Summer School stattfinden, die den Fokus auf Machine Learning und Künstliche Intelligenz in der medizinischen Datenanalyse legen wird. Hier sollen fortgeschrittene Inhalte behandelt und praktische Fähigkeiten weiter vertieft werden. Die genauen Termine sowie weitere Details zur Platzverfügbarkeit werden noch bekannt gegeben.
Die Relevanz von Big Data in der Gesundheitsforschung ist nicht zu unterschätzen. Dieses Feld umfasst große, komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Methoden nicht effizient bearbeitet werden können. Mit Techniken wie prädiktiver Analyse und maschinellem Lernen eröffnen sich neue Perspektiven, um Patienteninformationen optimal zu nutzen. Die Kombination aus statistischen Analysen, Datenvisualisierung und der Anwendung ethischer Standards wird in den kommenden Jahren zunehmend an Bedeutung gewinnen, wie auch studysmarter.de anmerkt.
Insgesamt zeigt die Winter School, wie wichtig es ist, neue Technologien und Methoden in die medizinische Ausbildung zu integrieren, um zukünftige Herausforderungen in der Gesundheitsforschung zu meistern.
