Analýza dat: výzvy a specifika v neurovědách a psychiatrii

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F17%3A00486026" target="_blank" >RIV/67985807:_____/17:00486026 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216208:11110/17:10373989

Výsledek na webu

<a href="http://www.prolekare.cz/casopis-lekaru-ceskych-clanek/analyza-dat-vyzvy-a-specifika-v-neurovedach-a-psychiatrii-62767" target="_blank" >http://www.prolekare.cz/casopis-lekaru-ceskych-clanek/analyza-dat-vyzvy-a-specifika-v-neurovedach-a-psychiatrii-62767</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Analýza dat: výzvy a specifika v neurovědách a psychiatrii

Popis výsledku v původním jazyce

Množství dostupných dat, která jsou relevantní pro podporu klinického rozhodování, roste mnohem rychleji, než naše schopnost je analyzovat a interpretovat. Proto dosud není plně využit potenciál dat přispět ke stanovení správné diagnózy, terapie a prognózy jednotlivého pacienta. Měřená data mohou zajistit konkrétní přínos pro konkrétního pacienta, což však platí jen v případě, že jejich biostatistická analýza je provedena spolehlivě a pečlivě. To vyžaduje řešit výzvy, které se mohou jevit nesrozumitelnými pro nestatistiky. Cílem tohoto článku je diskutovat principy statistické analýzy velkých dat ve výzkumu i rutinních aplikacích v klinické medicíně, se zvláštním zřetelem na specifické aspekty psychiatrie. Biostatistická analýza dat ve speciálním oboru vyžaduje své specifické přístupy a odlišné zkušenosti oproti jiným klinickým oblastem, jak dokládají komplikace při analýze psychiatrických dat. Analýza velkých dat v psychiatrickém výzkumu i rutinních aplikacích je velmi vzdálena pouhé servisní činnosti využívající standardní metody mnohorozměrné statistiky a/nebo strojového učení.

Název v anglickém jazyce

Data analysis: challenges and specifics in neuroscience and psychiatry

Popis výsledku anglicky

The amount of available data relevant for clinical decision support is rising not only rapidly but at the same time much faster than our ability to analyze and interpret them. Thus, the potential of the data to contribute to determining the diagnosis, therapy and prognosis of an individual patient is not appropriately exploited. The hopes to obtain benefit from the data for an individual patient must be accompanied by a reliable and diligent biostatistical analysis which faces serious challenges not always clear to non-statisticians. The aim of this paper is to discuss principles of statistical analysis of big data in research and routine applications in clinical medicine, focusing on particular aspects of psychiatry. The paper brings arguments in favor of the idea that the biostatistical analysis of data in a specialty field requires different approaches and different experience compared to other clinical fields. This is illustrated by a description of common complications of the analysis of psychiatric data. Challenges of the analysis of big data in both psychiatric research and routine practice are explained, which are far from a routine service activity exploiting standard methods of multivariate statistics and/or machine learning. Important research questions, which are important in the current psychiatric research, are presented and discussed from the biostatistical point of view.

Druh

J_SC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Časopis lékařů českých

ISSN

0008-7335

e-ISSN

—

Svazek periodika

156

Číslo periodika v rámci svazku

8

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

430-436

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85041624885