Data Scientists und ihre Rolle in der klinischen Forschung

Der Beruf des Data Scientists gewinnt im digitalen Wandel der klinischen Forschung immer mehr an Bedeutung. Was Data Science ist, welche Rolle Data Scientists in klinischen Studien spielen und warum ihr Einfluss auf die Branche heute relevanter ist denn je, erfahren Sie hier.

 

Was ist Data Science?

Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das sich damit beschäftigt Wissen aus großen Datenmengen zu gewinnen. Data Scientists nutzen fortschrittliche analytische Techniken, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Ziel ist es, diese Erkenntnisse für praktische Anwendungen und in der Entscheidungsfindung zu nutzen. Meist entwickeln sie dafür KI- oder Machine Learning-Modelle, die verschiedene Formen annehmen können und Analysen oder Vorhersagen autonom durchführen können.

Die Bedeutung von Data Science ist in den letzten Jahren stark gewachsen, da immer mehr Unternehmen und Organisationen erkennen, wie wertvoll die Nutzung von Daten für ihre Entscheidungsfindung ist. So hilft Data Science etwa darin

• verborgene Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Erkenntnisse können bahnbrechende Innovationen vorantreiben.
• Produkte, Dienstleistungen und medizinische Behandlungen auf individuelle Bedürfnisse zuzuschneiden. Personalisierte Ansätze führen zu besseren Ergebnissen.
• ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu optimieren. Durch effiziente Abläufe werden Ressourcen gespart.
• Trends und Entwicklungen vorherzusagen. Diese Prognosen sind in vielen Bereichen, wie Finanzen, Wirtschaft und Versorgung, von großer Bedeutung für fundierte Entscheidungen.

 

Welche Rolle spielt Data Science in der klinischen Forschung?

Mit ihrem Fachwissen und ihren analytischen Fähigkeiten sind Data Scientists unverzichtbare Akteure in der modernen klinischen Forschung. Künstlicher Intelligenz und Machine Learning sind in der klinischen Forschung unerlässlich geworden.

Bei der Entwicklung eines Medikaments - von der Idee über die präklinische Entwicklung des Wirkstoffes bis zur Marktzulassung - handelt es sich um einen langen und kostspieligen Prozess. Dabei erhalten nur etwa 10% der Medikamente, die in der ersten Phase starten, tatsächlich die Zulassung. Analysen und Vorhersagen durch Data Scientists und KI-Modellen reduzieren sowohl Zeit als auch Kosten und bieten Patienten somit einen schnelleren Zugang zu lebensrettenden Medikamenten.

Ein Beispiel für den Einsatz von Data Science in der klinischen Forschung ist der Bereich der bildgebenden Verfahren wie Röntgenaufnahmen oder MRT in der Diagnose und Überwachung von Krankheiten. In der Hanse-Studie etwa unterstützte eine KI die Prüfärzte in der frühzeitigen Identifizierung von Lungenkrebs, was eine schnelle Behandlung ermöglicht und die Überlebenschance der Patienten deutlich erhöht.

 

 

Was sind typische Aufgaben von Data Scientists in der klinischen Forschung?

Egal in welcher Branche sie tätig sind, Data Scientists arbeiten mit Daten. Im Fall der klinischen Forschung handelt es sich dabei meist um Patientendaten. Um aus den Datenmengen, die in klinischen Studien zusammenkommen, wertvolle Erkenntnisse zu ziehen, setzten Data Scientist ihr breites Fachwissen aus Disziplinen wie Statistik, Informatik, Mathematik und maschinellem Lernen ein. Hier sind einige Aufgaben, mit denen Data Scientists sich täglich auseinandersetzen müssen.

Datenbereinigung und -vorbereitung: Daten sind oft unvollständig, fehlerhaft oder unstrukturiert. Data Scientists bereinigen und transformieren die Daten, um eine solide Grundlage für die Analyse zu schaffen. Sie entfernen Duplikate, korrigieren Fehler und strukturieren die Daten, um sie für weitere Schritte nutzbar zu machen.

Datenanalyse: Bevor Data Scientists Modelle entwickeln, ist es wichtig, die Daten gründlich zu untersuchen. Durch den Einsatz von statistischen Methoden, Visualisierungstechniken und Data-Mining-Algorithmen identifizieren sie Muster, Zusammenhänge und Ausreißer in den Daten. Diese Erkenntnisse dienen als Grundlage für die weitere Analyse.

Modellentwicklung und maschinelles Lernen: Data Scientists entwickeln Modelle und Algorithmen, um Vorhersagen und Mustererkennung zu ermöglichen. Sie nutzen maschinelles Lernen, um Modelle zu trainieren und auf Daten anzuwenden. Durch Techniken wie Supervised oder Unsupervised Learning erkennen sie Muster in den Daten und sind in der Lage zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Datenvisualisierung und Kommunikation: Data Scientists müssen komplexe technische Konzepte und Ergebnisse in verständliche Informationen für nicht-technische Stakeholder umwandeln. Sie erstellen aussagekräftige Visualisierungen und Berichte, die es anderen ermöglichen, die Ergebnisse der Datenanalyse zu verstehen und daraus fundierte Entscheidungen zu treffen.

Kontinuierliche Verbesserung und Überwachung: Daten sind dynamisch und ändern sich ständig. Data Scientists überwachen die Modelle und Algorithmen, um sicherzustellen, dass sie relevante und genaue Ergebnisse liefern. Sie optimieren und verbessern ihre Modelle kontinuierlich, um mit den sich ändernden Anforderungen und Datenströmen Schritt zu halten.

 

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^{Text: Alcedis-Redaktion}