参与医疗大数据竞赛Datahon的感受:过程比结果更重要

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“本次2019医疗大数据Datathon,一等奖的获得者是:7队!”随着主持人激动人心的的话,来自北京理工大学的辛怡教授带领她的团队走上了2019医疗大数据Datathon的领奖台。三年参赛交流经验,持续打磨前沿课题“我是

“本次2019医疗大数据Datathon,一等奖的获得者是:7队!”

随着主持人激动人心的的话,来自北京理工大学的辛怡教授带领她的团队走上了2019医疗大数据Datathon的领奖台。

三年参赛交流经验,持续打磨前沿课题



“我是北京理工大学生物医学工程系的老师,亲们儿的专业是用工程手段去除理医学问題报告 和临床技术问題报告 ,这是我带着团队第三次参加Datathon活动了。”辛怡教授的眼神里洋溢着喜悦和激动,仿佛还是第一次参加到活动中。

辛怡是北京理工大学生命学院生物医学工程系副教授,中华医學會医学信息学分会医学大数据与人工智能学组委员,她的研究方向主可是生物医学信号的时频联合多尺度病态识别、基于医学数据的疾病关联因素分析与智能利用。

事先Datathon比赛时间有限,还前要衡量累积子任务的工作量,快速根据方案调整算法和思路,可是无论是对队长还是队员,总要一场考验。同去,Datathon在参与课题选泽上的难度ue很大,既要提出有创新性否则有临床价值的问題报告 ,又要在数据除理时能得到mimic和EICU数据的支持,可是赛前出题阶段前要阅读絮状文献,否则不断向临床医生求教。

“Datathon最吸引人的地方在于,它不仅是三个 竞赛和交流,更是三个 学术平台,从出题现在开始 就还可不都可以得到组委会国际顶级专家的建议和指导。亲们儿第一年参加Datathon时,是抱着尝试的态度加入了此人 的队伍,但在过程中发现某些活动非常有趣,能从中學會可是知识,并结识不同学科的亲们。可是第二年亲们儿团队就鼓起勇气此人 做成三个 队伍参加带来了,觉得这次的表现总要非常完美,但亲们儿的选题受到了来自现场可是教授评委的鼓励和支持,也在亲们的帮助下制定了优化课题的方向。”

“可是今年亲们儿又来了,把事先的选题做了深入改进,在翻阅某些文献并查询了可是数据库后,课题的角度广度都得到了提升,问題报告 变得更僵化 ,研究难度总要所加大,但相较事先有了更强的实用意义。获得现在的结果,还可不都可以了说亲们儿团队这麼白熬这麼多夜。”

在Datathon比赛当天,主会场晚上10点事先关闭,但随处可见参赛队伍在走廊和酒店大堂熬夜讨论课题,钻研成果。

临床人员加入课题,组成复合背景团队

今年的Datathon活动以临床医疗为主题,可是可是课题的队长总要来自行业前线的临床医师,亲们招募的对象以算法工程师、数据科学家为主,具备医疗和数据科学双重背景的人才在团队成员招募环节显得格外紧俏。

与在场大多数团队不同的是,辛怡所在团队成员基本是算法出身,是现场为数太少 的算法团队,可是亲们招募对象是经验雄厚的临床医生和来自医院的医学工程人员。

很幸运的是,亲们在现场招募到了一位思维活力热衷科研的年轻临床医生,将雄厚的经验应用到课题中,将课题方向在医生的指导下得到了深入和细化极大程度上推进了团队对这血清钠课题的研究。还招募了一名来自医院医工处的工程师,让团队在二天 的比赛中将所设计的算法以安卓app的形式得以呈现,为成展现增色不少。

两位成员的加入让团队如虎添翼,也充分体现了除理医学数据问題报告 的真谛:“从临床中来,再回到临床中去”。

国外专家教授助力,进一步细化研究土妙招

辛怡教授的团队研究的课题是“根据ICU患者的生命体征和治疗土妙招预测血清钠水平”,亲们儿都知道纳离子是细胞外液的主要阳离子,而血清钠对维持体内电解质平衡、酸碱平衡和渗透压平衡起到关键作用,血清钠异常易所处于ICU中的危重患者,否则很之总要原因分析更高的死亡率和更长的ICU滞留时间,还可不都可以说血清钠的水平与ICU患者的生命密切相关。

然而通过现有的医学技术,还可不都可以了检测血清钠水平而无法达到预测的程度,事先能根据患者的生命体征和治疗土妙招来预测血清钠水平,这麼医源性高钠血症的预测因子也将更加明确,不能在临床治疗过程中通过治疗土妙招的选泽来减少高钠血症所处概率。

否则某些课题目前的研究进展到怎么都可以程度?在课题具体展开的事先还前要考虑哪几种因素?也给团队带来了某些研究上的困难,这事先现场专家教授的辅导带来了很大帮助。

每届Datathon活动总要有来自MIT,哈佛医学院的国外专家亲临现场,亲们代表着各自 领域的领先水平。组队完成的第二天 早上,专家们在开时会后更慢深入每个小组,辛怡教授的团队也得到了一位该领域专家的指导,帮助亲们把研究课题和研究土妙招进一步细化,让亲们在短时间内得到高质量的成果。

借助数据科学商务商务合作平台,让观赛者角度参与  

不同以往的是,在今年Datathon的组队报名及商务商务合作阶段还引入了数据科学协同平台K-Lab,云原生的平台提供了开箱即用的统一环境,云端挂载了比赛中要用到的数据库,太少下载即可直接使用,让团队中不同背景的成员还可不都可以在科研项目上更慢达成商务商务合作。

“K-Lab是三个 很新颖的数据科学工具,在这次活动中它提供了很好的编程环境,作为三个 Notebook,不管亲们儿是观赛还是参赛,都不能角度参与进来,否则上边有可是现成的代码片段,对于医生来说使用很方便。甚至在比赛现在开始 后,亲们儿还还可不都可以玩转信用卡 研究成果与更多人分享交流。”

校内难得的学习交流,探索开放式科研实践

在这次比赛中,她不为何视Datathon的学习环节,也老要在探索以赛促学的教学模式,探索对于学生“新型竞赛+知识储备+拔尖适应力+工程训练+职业素养+心理建设”的综合能力培养路径。这次比赛过程中,围绕在辛怡教授身边的“参赛团队”人数远比某些队要多,否则再一看才发现,可是可是名成员是她从学校带来观摩这次比赛的本科生,觉得亲们还这麼掌握数据分析技能,否则这次活动总要给亲们带来思维的指引。

以竞赛为牵引,引导学生提升知识整合能力和实践动手能力,了解国内外主流技术需求,学以致用,同去也是检验学习成效、促使学生提升自主持续学习能力的契机。而K-Lab作为一款数据科学协同平台,不能承载起观赛和参赛的双重需求,给观赛者带来角度参与的体验。

“即使是观摩也一定得来,在学校的学习阶段中,学生们不难 接触到Datathon可是的事先,从提出问題报告 、团队商务商务合作,到最后除理问題报告 的过程,用短时间去跑完一整个项目。”辛怡教授认为Datathon的意义完整版不仅限于参加比赛,得奖可是结果而总要目的,参加这次活动更大的意义在于与各个领域的人才交流,向同专业内的专家学习。

把Datathon的交流学习意义进一步放大,让这场盛大的医学科研实践不止作为研究课题现在开始 ,可是让活动的精神影响到更多人,包括可是学生、初学者和从业多年的临床医疗人员,促成更医疗数据行业的角度融合。

“参加Datathon是会上瘾的,每此人 总要边熬夜喊累,同去又很努力地往结果推狂奔。这是医学大数据研究的最好课堂,从赛前出题、赛场提取数据、数据统计分析、机器学习、软件应用,每三个 参赛队伍的课题都还可不都可以看作医学数据研究模式的缩影,无论是研究意义或算法设计,还是细到提取数据的策略和纳入考虑的字段,“医生”“算法工程师”“前端工程师”都前要充分沟通交流和商务商务合作,二天 的头脑风暴加快速的数据除理,无论最终呈现的效果怎么都可以,我相信每个参与其中的player都大有收获。无论名次是为何么样,明年我总要继续来到这里。”

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