Die Winter School „Medical Data Analysis for Young Scientists“, die vom 11. bis 15. April 2025 in Brandenburg an der Havel stattfand, war ein wichtiger Schritt zur Förderung der Datenanalyse-Kompetenzen bei Medizinstudierenden der Medizinischen Hochschule Brandenburg Theodor Fontane (MHB). Organisiert von Dennis Wagner, einem Medizininformatiker der MHB, und Prof. Dr. med. Thomas Schrader von der Technischen Hochschule Brandenburg, bot die Veranstaltung eine intensive Ausbildung für zukünftige Mediziner.
In fünf kompakten Tagen wurden den Teilnehmenden essentielle Themen der Datenanalyse nähergebracht. Der erste Tag konzentrierte sich auf die Grundlagen der Datenanalyse mit den Programmiersprachen Python und R. Es gab sowohl Einführungssitzungen als auch Live-Coding-Sessions, die das Verständnis der Techniken vertieften. Tag zwei reihte sich nahtlos an die vorherigen Inhalte an mit einem Fokus auf explorative Datenanalyse (EDA), die u.a. Visualisierungen und statistische Methoden zur Mustererkennung beinhaltete.
Vertiefung der Analysestrategien
Am dritten Tag lag der Schwerpunkt auf Datenqualität und Bereinigung, was eine entscheidende Rolle bei der Analyse medizinischer Daten spielt. Der vierte Tag befasste sich mit Korrelationen und Regressionsanalysen, um Zusammenhänge zu untersuchen und Prognosemodelle zu erstellen. Abschließend entwickelten die Teilnehmenden am fünften Tag eine komplette Analyse-Pipeline, die alle Schritte von der Datenaufbereitung bis zur Ergebnispräsentation umfasste.
Alle Teilnehmenden erhielten ein Zertifikat, was den Wert der erlernten Kenntnisse unterstrich. Medizinstudent Jonas Wördemann äußerte sich positiv über die Fortbildung und hob die praktische Relevanz der vermittelten Inhalte hervor.
Geplant ist bereits eine Fortsetzung in Form einer Summer School im September, die sich auf Machine Learning und Künstliche Intelligenz in der medizinischen Datenanalyse konzentrieren wird. Der genaue Termin sowie die Platzverfügbarkeit werden zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben.
Komplexität medizinischer Daten
Das Engpassproblem im Umgang mit medizinischen Daten ist nicht neu. Dr. Emily Rodriguez und ihr Team am Massachusetts General Hospital widmen sich der Analyse elektronischer Gesundheitsakten (EHR), die oft komplex und schwierig zu handhaben sind. Ein herausragendes Merkmal dieser EHR-Daten ist ihre hohe Dimensionalität sowie die Vielzahl von Datentypen, die von demografischen Angaben bis zu klinischen Beobachtungen reichen. Das Team in Boston nutzt Python, um diese umfangreichen Datensätze für die Forschung vorzubereiten, wobei etwa 80 % der Arbeit auf die Vorverarbeitung der Daten entfallen.
In der heutigen Zeit wird der Umgang mit Big Data in der Gesundheitsforschung zunehmend bedeutender. Big Data umfasst große, komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Methoden oft nicht effizient bearbeitet werden können. Die Fähigkeit, Muster und Trends zu erkennen, kann dabei helfen, personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln und die Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern.
Statistische Analysen, wie sie in der von Rodriguez beschriebenen Pipeline stattfinden, sind entscheidend, um EHR-Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Zusammen mit Methoden wie präzisionstauglichen Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) stehen Forscher vor der Herausforderung, Qualität und Genauigkeit der Daten sicherzustellen.
In Anwendungsbereichen sind Big Data und ML in der Gesundheitsforschung unverzichtbar. Von der präzisionsmedizinischen Anpassung von Behandlungen an individuelle genetische Profile bis hin zur Echtzeit-Überwachung von Krankheitsausbrüchen zeigen sich viabel Möglichkeiten, die durch innovative Technologien und datenanalytische Verfahren jenseits traditioneller Methoden unterstützt werden.
Wie der große Datenhandhabung im Gesundheitswesen begegnet werden kann, bleibt eine zentrale Herausforderung. Datenschutz und ethische Fragen müssen ebenso umgesetzt werden wie ein strukturierter Zugang zu medizinischer Big Data, um die Vorteile der neuen Technologien zu nutzen und gleichzeitig den Schutz von Patientendaten zu gewährleisten. Abgerundet wird dieser Komplex durch die Notwendigkeit interdisziplinärer Kompetenzen, die für ein effektives Management und die Analyse von EHR-Daten unerlässlich sind.
Die Winter School der MHB hat sich somit als bedeutende Plattform etabliert, um Medizinstudierende für die Nutzung und Analyse von großen, komplexen medizinischen Datensätzen zu sensibilisieren und zu schulen, während gleichzeitig auf die Herausforderungen und Möglichkeiten von Big Data in der Gesundheitsforschung eingegangen wird. Weitere Einblicke in diese Themen bieten beispielsweise die ausführlichen Berichte von Editverse und StudySmarter.