مقدمه‌ای بر انواع مختلف داده‌های پزشکی

به قلمرو شگفت انگیز داده‌های پزشکی خوش آمدید، جایی که گنجینه‌ای از اطلاعات در انتظار کشف است. از پیچیدگی‌های توالی‌های ژنتیکی گرفته تا ریتم حیاتی سیگنال‌های فیزیولوژیکی، تنوع انواع داده‌های پزشکی، بینش بی‌نظیری در مورد سلامت و بیماری انسان ارائه می‌دهد. در این بخش، سعی می‌کنیم تا به بررسی مجموعه‌ای غنی از داده‌های پزشکی ساختار‌یافته (Structured) و بدون ساختار (Unstructured) پرداخته و پتانسیل آن‌ها را از طریق دریچه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کشف کنیم.

داده‌های ساختاریافته (Structured Data) :

داده‌های پزشکی ساختار‌یافته که با فرمت‌های تعریف شده و محتوای سازمان‌یافته مشخص می‌شوند، چارچوبی ساختاریافته برای تجزیه، تحلیل و تفسیر داده ارائه می‌دهند. این دسته شامل داده‌های دموگرافیک (Demographics)، سوابق بالینی (Clinical Records)، داده‌های محیطی (Environmental Data)، سوابق اداری (Administrative Records) و انبوه دیگری از اطلاعات است. ماهیت ساختار‌یافته این مجموعه داده‌ها، به‌کارگیری مستقیم آن‌ها در پایگاه‌های داده را تسهیل کرده و امکان تجزیه و تحلیل کارآمد را فراهم می‌کند. به عنوان مثال همان‌طور که مطابق شکل زیر از داده‌های پیش‌بینی بیماری انسان (که اخیرا در سایت Kaggle قرار داده شد)، ملاحظه می‌کنید،  فرمت جدولی و به عبارتی ".csv" بودن آن (در بخش‌های آینده به تفصیل در مورد نحوه کار با داده‌های ساختار یافته با فرمت .csv آشنا خواهیم شد)، این دیتاست را به داده‌ای ساختار یافته تبدیل کرده است.

 الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های ساختاریافته پیاده‌سازی شده و از قدرت و پیش‌بینی‌پذیری آن‌ها برای کشف الگوها، انجام پیش‌بینی‌ها و استخراج بینش‌های عملی استفاده می‌شود.

داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data):

 داده‌های پزشکی بدون ساختار، شامل داده‌های تصویربرداری و اسکن(CT, Xray, MRI)، پروفایل‌های پروتئومی و ژنتیکی، سیگنال‌های فیزیولوژیکی (EEG, ECG, EMG) و انبوهی از داده‌های متنی می‌باشند. این مجموعه داده ها فاقد ساختار مرسوم جدولی از پیش تعریف شدهای هستند که چالشی را برای تکنیک‌های تحلیلی سنتی ایجاد می‌کند. با این حال، با وجود این چالش ظاهری، اطلاعات ارزشمندی در درون این حجم انبوه داده‌ها نهفته است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در پردازش داده‌های بدون ساختار برتری دارند و از ظرفیت خود به طور مستقیم برای یادگیری الگوها و نمایش‌های پیچیده از ورودی‌های خام استفاده می‌کنند. با استفاده از قدرت شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks - CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)، مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms)، و انبوهی از الگوریتم‌های پیشرفته و در حال رشد، داده‌های پزشکی بدون ساختار می‌توانند به بینش‌های عملی بسیار ارزشمندی برای تشخیص بیماری، برنامه‌ریزی درمان و پیش‌بینی نتایج حاصل از آن تبدیل شوند. از شناسایی ناهنجاری‌ها در تصاویر پزشکی گرفته تا رمزگشایی تفاوت‌های ظریف الگوهای بین سیگنال‌های حیاتی، یادگیری عمیق ما را قادر می‌سازد تا اطلاعات ارزش‌مندی از داده‌های پزشکی بدون ساختار استخراج کنیم و مرزهای تحقیقات پزشکی و عملکرد بالینی را پیش ببریم.

در طول این دوره آموزشی،  هدف ما این است که شما را در سه مرحله مجزای مقدماتی، متوسط و پیشرفته هر کدام در 21 جلسه آماده ورود به چالش‌های روزافزون هوش مصنوعی در پزشکی کنیم. ابتدا در فصل مقدماتی با بررسی مفاهیم اساسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین شروع کرده شروع می‌کنیم و به تدریج به سمت تکنیک‌های یادگیری عمیق پیشرفته و در حال تکامل پیش می‌رویم. با تمرکز بر نمونه‌های عملی که هم داده‌های ساختاریافته و هم داده‌های بدون ساختار را در برمی‌گیرد، به پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف بر روی دیتاست‌های جدید و پرکاربرد دنیای پزشکی خواهیم پرداخت.

رویکرد ما بر یادگیری کدنویسی و پیاده‌سازی‌ الگوریتم ها با استفاده از نرم افزار پایتون تأکید دارد. با تشریح جامع و خط به خط کدهای پیاده‌سازی شده در پایتون، به شما این امکان را می‌دهیم که پیچیدگی‌های هر الگوریتم را درک کرده و آنها را به طور مؤثر در پروژه‌های علمی و عملی به کار ببرید. در طول این دوره در کنار هم، پیچیدگی‌های تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی را کشف می‌کنیم و از قدرت تغییردهنده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پزشکی استفاده می‌کنیم.