I denna artikel introducerar vi modern statistisk maskininlärning och bioinformatik metoder som har använts för att lära statistiska relationer från big data inom medicin och beteendevetenskap som typiskt inkluderar kliniska, genomic (och proteomic) och miljövariabler. Varje år blir data som samlas in från biomedicinsk vetenskap och beteendevetenskap större och mer komplicerade. Inom medicinen måste vi alltså också vara medvetna om denna trend och förstå de statistiska verktyg som finns tillgängliga för att analysera dessa datauppsättningar. Många statistiska analyser som syftar till att analysera så stora datamängder har nyligen introducerats. Med tanke på många olika typer av kliniska, genomiska och miljörelaterade data är det dock ganska ovanligt att se statistiska metoder som kombinerar kunskap som härrör från dessa olika datatyper. I detta avseende kommer vi att införa stora data när det gäller kliniska data, studier av enstaka nukleotidpolymorfism och genuttryck och deras interaktioner med miljön. I denna artikel kommer vi att introducera begreppet välkända regressionsanalyser såsom linjära och logistiska regressioner som har använts i stor utsträckning i kliniska dataanalyser och moderna statistiska modeller såsom Bayesianska nätverk som har introducerats för att analysera mer komplicerade data. Vi kommer också att diskutera hur interaktionen mellan kliniska, genomiska och miljödata ska representeras vid användning av moderna statistiska modeller. Vi avslutar denna artikel med en lovande modern statistisk metod som kallas Bayesian nätverk som är lämplig för att analysera stora datamängder som består av olika typer av stora data från kliniska, genomiska och miljödata. En sådan statistisk modell bildar stora data kommer att ge oss en mer omfattande förståelse för människans fysiologi och sjukdom.
Yoo och al. REF granskade bioinformatik och statistiska metoder och drog slutsatsen att Bayesianska nätverk är lämpliga för att analysera stora dataset från kliniska, genomiska och miljödomäner.
Big Data Analysis Using Modern Statistical and Machine Learning Methods in Medicine
{'venue': 'International Neurourology Journal', 'journal': 'International Neurourology Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}