Data Science für Ärztinnen und Ärzte
(Symbolbild generiert mit Google Gemini)
Von der klinischen Fragestellung zur reproduzierbaren Analyse
Im klinischen Alltag entstehen kontinuierlich große Datenmengen. Die Daten aus Krankenhausinformationssystemen, Patient-Data-Management-Systemen, Registern, Studien und Projekten der Qualitätssicherung für Forschung, Qualitätsmanagement oder Prozessanalysen nutzbar zu machen, ist oft schwieriger als ihre Erhebung.
Wer klinische Daten systematisch auswerten möchte, steht schnell vor grundlegenden Fragen:
- Wie wird aus einer klinischen Beobachtung eine analysierbare Fragestellung?
- Wie lassen sich Rohdaten strukturiert aufbereiten und plausibilisieren?
- Welche statistische Methode passt zur Fragestellung und zum Studiendesign?
- Wie entwickelt und validiert man ein klinisches Vorhersagemodell?
- Und wie wird aus einer einmaligen Auswertung ein reproduzierbarer Analyseprozess?
Viele Einführungskurse beginnen bei einer Programmiersprache oder vermitteln einzelne statistische Verfahren. In realen Datenprojekten treten diese Themen jedoch selten isoliert auf: Fragestellung, Datenquelle, Datenqualität, Studiendesign, Modellierung und Interpretation sind eng miteinander verbunden.
Genau hier setzt mein Open-Source-Kurs Data Science für Ärztinnen und Ärzte an.
Fragestellungsorientiert statt werkzeugzentriert
Der Kurs vermittelt Data Science nicht als Sammlung einzelner Programmiersprachen, Bibliotheken und Algorithmen. Ausgangspunkt sind klinische Fragestellungen und die methodischen Entscheidungen, die auf dem Weg zu einer belastbaren Auswertung getroffen werden müssen.
Die Inhalte folgen dem typischen Ablauf eines klinischen Datenprojekts: von der Fragestellung über Datenaufbereitung und Exploration bis zur statistischen Modellierung, Interpretation und reproduzierbaren Darstellung der Ergebnisse. Dabei verbindet der Kurs Grundlagen in Python, R und SQL mit weiterführenden Methoden der klinischen Statistik und des Machine Learnings.
Zu den Themen gehören unter anderem:
- Datenimport, Bereinigung und Transformation
- SQL sowie klinische Datenstandards wie FHIR und OMOP
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Deskriptive Statistik und automatisierte „Table 1“
- Regressions- und Überlebenszeitmodelle
- Bayesianische und kausale Inferenz
- Mixed-Effects-Modelle für longitudinale Daten
- Machine Learning und klinische Vorhersagemodelle
- Modellvalidierung, Kalibrierung und Explainable AI
- Reproduzierbare Analysen und Berichte mit Quarto
Der Kurs ist modular aufgebaut und ermöglicht unterschiedliche Einstiege. Wer bislang wenig Erfahrung mit Programmierung oder Datenanalyse hat, arbeitet die Inhalte strukturiert von den Grundlagen aus durch. Fortgeschrittene können gezielt einzelne Methoden vertiefen oder nutzen die Module als Referenz für eigene Forschungs- und Datenprojekte.
Open Source und frei zugänglich
Der gesamte Kurs ist frei zugänglich: Data Science für Ärztinnen und Ärzte. Sämtliche Inhalte und Codebeispiele sind außerdem als Open Source auf GitHub verfügbar und können lokal ausgeführt, angepasst und weiterentwickelt werden.
Beiträge, Korrekturen und Ergänzungen über Issues oder Pull Requests sind willkommen.
