Dirigidos por Helmholtz Munich, los científicos han desarrollado una solución de software accesible diseñada específicamente para analizar datos médicos complejos. El software de código abierto llamado ‘ehrapy’ permite a los investigadores estructurar y examinar sistemáticamente conjuntos de datos grandes y heterogéneos. El software está disponible para la comunidad científica de todo el mundo para su uso y desarrollo posterior.

Lucas Humos, desarrollador principal y científico de Helmholtz Munich y del Instituto de Biología Computacional de la Universidad Técnica de Munich (TUM), dice: Ehrapi pretende llenar un vacío importante en el análisis de datos de salud: “Hasta ahora no había ningún método para analizar de forma sistemática y eficiente datos médicos diversos y complejos. No existe un equipo estándar, lo reemplazamos con Ehrapi”. El equipo detrás de Ehrapi proviene de la investigación biomédica y tiene una amplia experiencia en el análisis de conjuntos de datos científicos complejos. “El sector sanitario se enfrenta a desafíos similares en el análisis de datos que en el laboratorio”, señaló Humos al inicio del proyecto Ehrapi.

Métodos exploratorios: análisis sin hipótesis.

Junto con muchos otros colaboradores, Humos utilizó su experiencia en el desarrollo de software científico para crear una solución para analizar datos de pacientes: “Ehrapi puede descubrir nuevos patrones y generar conocimientos sin la necesidad de analizar datos basados ​​en una hipótesis o hipótesis específicas”. Este enfoque exploratorio es una característica única de Ehrapi, afirma Humos.

Ehrapy permite a los investigadores ordenar, agrupar y analizar conjuntos de datos grandes, heterogéneos y complejos sin suposiciones preexistentes. Esto abre nuevos conocimientos que luego pueden explorarse más a fondo. Humos explica: “Los métodos exploratorios aportan nuevas perspectivas al análisis de datos de salud. Debido a su complejidad y heterogeneidad, estos datos a menudo no se analizan con la eficacia que podrían”. Ehrapy abre así nuevas vías para hacer que la información sanitaria sea más útil para la investigación y la práctica médica.

Objetivo a largo plazo: uso habitual en la práctica clínica

Ehrapy fue diseñado como software de código abierto desde el principio. “Para nosotros era importante poner el software a disposición de la comunidad científica desde el primer día”, destacó Humos. El software está disponible como un paquete Python en GitHub, una plataforma en línea para el desarrollo de software, y puede ser utilizado y desarrollado por investigadores de todo el mundo.

Actualmente, ehrapy se centra en analizar de forma eficiente y rápida conjuntos de datos de investigación, como los almacenados en los grandes centros de investigación sanitaria. “El uso rutinario en la práctica clínica es un objetivo a largo plazo, pero por ahora nos centramos en proporcionar una herramienta poderosa a la comunidad de investigación”, afirmó Humos.

En el futuro, el equipo planea proporcionar bases de datos estandarizadas para registros médicos electrónicos (EHR). Estas bases de datos permitirán una mejor integración y análisis de grandes cantidades de datos médicos. Además, facilitará el desarrollo de atlas de HCE que puedan servir como conjuntos de datos de referencia para contextualizar y anotar nuevos conjuntos de datos.

un largo viaje

“Ehrapi permite un análisis exhaustivo de datos en todos los sistemas, lo que puede ser un paso clave para futuros sistemas de IA. Por eso espero una adopción relativamente rápida en varios sitios”, afirma el profesor Fabian Thies, director del Instituto de Biología Computacional de Helmholtz. Munich y profesor de la TUM: “La implementación de esta tecnología en medicina es un proceso largo que puede llevar décadas. Nuestro objetivo es cerrar la brecha entre la investigación biomédica y la aplicación práctica en medicina”. Thies también explica que el equipo de desarrollo se está centrando en métodos exploratorios de análisis de datos de forma holística para revelar más fácilmente conexiones ocultas. “Estamos tratando de apoyar a los actores académicos y comerciales del sector sanitario”.

Ehrapy en GitHub:

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