在亥姆霍茲慕尼黑公司的領導下，科學家們開發了一種易於使用的軟體解決方案，專門用於分析複雜的醫療健康數據。名為「ehrapy」的開源軟體允許研究人員構建和系統性檢查大型異類數據集。該軟體可供全球科學界使用和進一步開發。
慕尼黑赫爾姆霍爾茨計算生物學研究所和主要開發者之一慕尼黑工業大學（TUM）的科學家盧卡斯·休莫斯（Lukas Heumos）表示，Ehrapy旨在填補健康數據分析中的一個關鍵空白。「迄今為止，還沒有標準化工具來系統、有效地分析多樣化和複雜的醫療數據。我們通過ehrapy改變了這一點，」休莫斯說。
Escort背後的團隊來自生物醫學研究，在分析複雜的科學數據集方面擁有豐富的經驗。Heumos在ehrapy項目開始時指出：「在數據分析方面，醫療保健部門面臨著類似於實驗室工作的挑戰。」
該研究發表在《自然醫學》雜誌上。
探索性方法-假設分析
Heumos和許多其他貢獻者利用他在科學軟體開發方面的專業知識來創建分析患者數據的解決方案。Heumos說：「Ehrapy可以發現新的模式並產生見解，而無需根據特定的假設或假設分析數據。」Heumos表示，這種探索性方法是ehrapy獨有的。
Ehrapy允許研究人員對大型、異類和複雜的數據集進行排序、分組和分析，而無需任何預先存在的假設。這開闢了可進一步探索的新見解。
Heumos解釋道：「探索性方法為健康數據分析帶來了新的視角。由於這些數據的複雜性和多樣性，這些數據往往無法得到有效分析。「因此，Ehrrapy開闢了新的方法，使健康數據對醫學研究和實踐更有用。
長期目標：臨床實踐中的常規使用
Ehrrapy從一開始就被設計為開源軟體。「從第一天起，向科學界提供這個軟體對我們來說非常重要，」休莫斯強調。
該軟體在在線軟體開發平台GitHub上以Python包的形式提供，可供世界各地的研究人員使用和進一步開發。
目前，ehrapy專注於高效、快速地分析研究數據集，例如存儲在大型健康研究中心的數據集。休莫斯說：「臨床實踐中的常規使用是一個長期目標，但目前，我們的重點是為研究界提供強大的工具。」
未來，該團隊計劃為電子健康記錄（EHR）提供標準化資料庫。這些資料庫將能夠更好地整合和分析大量的醫療數據。此外，這將有助於電子健康記錄地圖集的開發，該地圖集可用作新數據集的背景和注釋的參考數據集。
長途旅行
赫爾姆霍爾茨計算生物學研究所所長Fabian Theis教授表示：「Ehrapy可以實現跨系統的全面數據分析，這可能是未來醫療人工智慧系統的關鍵一步。因此，我希望能夠相對較快地在各個地點採用它。「慕尼黑和慕尼黑工業大學教授。「在醫學中建立此類技術是一個漫長的過程，可能需要數十年的時間。我們的目標是彌合生物醫學研究和實際醫學應用之間的差距。"
Tais進一步解釋說，開發團隊正專注於探索性數據分析方法的整體形式，以更容易地揭示隱藏的聯繫，並補充說：「我們還試圖支持醫療保健領域的學術和商業參與者。"
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原文：https://medicalxpress.com/news/2024-09-ehrapy-source-tool-complex-health.html
更多信息：使用ehrapy進行探索性電子健康記錄分析，《自然醫學》（2024）。DOI：10.1038/s41591-024-03214-0
Ehrapy在GitHub上： https://github.com/theislab/ehrapy
Ehrrapy在GitHub上： https://github.com/theislab/ehrapy
期刊信息：自然醫學
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