Klinische Datenwissenschaften - Cheatsheet

Spezielle statistische Methoden für klinische Datenanalyse

Definition:

Fortgeschrittene statistische Techniken zur Analyse klinischer Studiendaten und zur Lösung spezifischer Fragestellungen.

Details:

• Überlebenszeitanalyse: Kaplan-Meier-Schätzer, Log-Rank-Test
• Regressionsmodelle: Cox-Regressionsmodell, logistisches Regressionsmodell
• Analyse von Längsschnittdaten: gemischte Modelle, GEE
• Multivariate Verfahren: Hauptkomponentenanalyse (PCA), Kanonische Korrelationsanalyse
• Handling von fehlenden Daten: Multiple Imputation, Maximum Likelihood
• Benötigte Software: R, SPSS, SAS

Visualisierungstechniken für klinische Daten

Definition:

Methoden zur grafischen Darstellung von Daten aus klinischen Studien und Behandlungen.

Details:

• Datenarten: Zeitreihen, kategorische Daten, numerische Daten.
• Haupttechniken: Histogramme, Boxplots, Heatmaps, Kaplan-Meier-Kurven.
• Wichtige Aspekte: Verständlichkeit, Genauigkeit, Datenintegrität.
• Software-Tools: R, Python (Matplotlib, Seaborn), Tableau.
• Beispiel für Kaplan-Meier-Kurve: \[ S(t) = \left( \frac{n - d}{n} \right) \]
• Datenvorbereitung notwendig (Bereinigung, Transformation).

Modelltraining und -evaluation im klinischen Kontext

Definition:

Training und Bewertung von Vorhersagemodellen mit klinischen Daten, um deren Leistung und Generalisierbarkeit zu bewerten.

Details:

• Trainingsdatensatz: Teilt Daten in Trainings- und Validierungsset
• Evaluierungsmethode: Verwendet Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score
• Validierungsstrategien: Kreuzvalidierung, Hold-out-Verfahren
• Überanpassung vermeiden: Regularisierungstechniken wie Lasso und Ridge Regression
• Hyperparameteroptimierung: Grid Search, Random Search

Anwendung von Überwachtem und Unüberwachtem Lernen in klinischen Studien

Definition:

Anwendung von Techniken des überwachten und unüberwachten Lernens zur Analyse und Interpretation von Daten in klinischen Studien

Details:

• Überwachtes Lernen: Modelle werden mit gekennzeichneten Daten trainiert, um Vorhersagen über neue, unbekannte Daten treffen zu können, z. B. Klassifikation von Krankheitsergebnissen oder Vorhersage des Behandlungserfolgs.
• Unüberwachtes Lernen: Modelle werden mit ungekennzeichneten Daten trainiert, um Muster und Strukturen zu entdecken, z. B. Segmentierung von Patientengruppen oder Erkennung neuer Phänotypen.
• Algorithmen und Techniken: Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, Neuronale Netze (Überwacht); Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse (Unüberwacht).
• Ziele: Verbesserung der Diagnosegenauigkeit, Personalisierung von Behandlungen, Erkennung unbekannter Faktoren oder Zusammenhänge.
• Datenquellen: Elektronische Patientenakten, Genomics-Daten, Fragebögen, Bildgebende Verfahren.

Integration von klinischen Datensätzen

Definition:

Prozess der Zusammenführung verschiedener klinischer Datensätze. Ziel: Ganzheitliche Sicht auf Patientendaten zur Verbesserung der Patientenversorgung und unterstützung der Forschung.

Details:

• Normalisierung: Unterschiedliche Datensätze auf einen gemeinsamen Standard bringen.
• Semantische Interoperabilität: Sicherstellen, dass Daten gleicher Bedeutung gleich interpretiert werden.
• Datenqualität: Sicherstellung von Genauigkeit, Komplettheit und Konsistenz der integrierten Daten.
• Formale Methoden: Einsatz von Algorithmen und Modellen zur Datenintegration.
• Datenschutz: Einhaltung gesetzlicher Regelungen zum Schutz personenbezogener Daten (z. B. GDPR).

Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und ihre Anwendung

Definition:

EU-Verordnung, die den Schutz personenbezogener Daten regelt.

Details:

• Regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten durch private Unternehmen und öffentliche Stellen
• Gilt seit dem 25. Mai 2018
• Sorgt für mehr Transparenz und Kontrolle für Betroffene
• Erhöhte Anforderungen an Einverständniserklärungen und Datenschutz
• Strenge Meldepflichten bei Datenschutzverstößen

Anonymisierung und Pseudonymisierung von klinischen Daten

Definition:

Prozesse, um Patienteninformationen in klinischen Daten zu schützen.

Details:

• Anonymisierung: Entfernen oder Verändern von personenbezogenen Daten, sodass ein Rückschluss auf die Person unmöglich ist.
• Pseudonymisierung: Ersetzen von direkten Identifikatoren durch Pseudonyme, Rückverfolgbarkeit bleibt unter bestimmten Bedingungen möglich.
• Ziele: Datenschutz, Compliance mit DSGVO.
• Anonymisierung irreversible, Pseudonymisierung reversibel unter bestimmten Konditionen.
• Methoden: Hashing, Verschlüsselung, Datenmaskierung.

Verwendung von Software-Tools zur Datenanalyse und -visualisierung

Definition:

Verwendung von Software-Tools zur Datenanalyse und -visualisierung; relevant für die Auswertung und Darstellung klinischer Daten, um Muster zu erkennen und Ergebnisse zu kommunizieren.

Details:

• Python: Beliebt für Datenanalyse (pandas, numpy) und Visualisierung (matplotlib, seaborn).
• R: Leistungsstarke Statistik-Software mit Grafikbibliotheken (ggplot2).
• Tableau: Interaktive Datenvisualisierung und Dashboards.
• SQL: Datenbankabfragen und -manipulation.
• Wichtige Verfahren: Deskriptive Statistik, inferenzielle Statistik, maschinelles Lernen.
• Maßgeschneiderte Visualisierungen: Heatmaps, Boxplots, Streudiagramme.