Uma nova ferramenta de código aberto para analisar dados de saúde complexos

Liderados por Helmholtz Munich, cientistas desenvolveram uma solução de software acessível projetada especificamente para a análise de dados médicos complexos de saúde. O software de código aberto chamado “ehrapy” permite que pesquisadores estruturem e examinem sistematicamente conjuntos de dados grandes e heterogêneos. O software está disponível para a comunidade científica global usar e desenvolver ainda mais.

O Ehrapy pretende preencher uma lacuna crítica na análise de dados de saúde, diz Lukas Heumos, um dos principais desenvolvedores e cientista do Instituto de Biologia Computacional em Helmholtz Munich e da Universidade Técnica de Munique (TUM). “Até agora, não havia ferramentas padronizadas para analisar de forma sistemática e eficiente dados médicos diversos e complexos. Mudamos isso com o ehrapy”, disse Heumos.

A equipe por trás do ehrapy vem da pesquisa biomédica e tem ampla experiência em analisar conjuntos de dados científicos complexos. “O setor de assistência médica enfrenta desafios semelhantes na análise de dados como aqueles que trabalham em laboratórios”, observou Heumos no início do projeto ehrapy.

O estudo foi publicado em Medicina Natural.

Abordagem exploratória — análise sem hipóteses

Junto com muitos outros colaboradores, Heumos usou sua expertise em desenvolvimento de software científico para criar uma solução para analisar dados de pacientes. Heumos disse: “O Ehrapy pode descobrir novos padrões e gerar insights sem precisar analisar os dados com base em uma suposição ou hipótese específica.” Essa abordagem exploratória, diz Heumos, é um recurso exclusivo do ehrapy.

O Ehrapy permite que pesquisadores classifiquem, agrupem e analisem conjuntos de dados grandes, heterogêneos e complexos sem nenhuma hipótese preexistente. Isso abre novos insights que podem ser explorados mais a fundo.

Heumos explicou: “A abordagem exploratória traz novas perspectivas para a análise de dados de saúde. Devido à sua complexidade e heterogeneidade, esses dados geralmente não são analisados ​​tão efetivamente quanto poderiam ser.” Ehrapy, portanto, abre novos caminhos para tornar os dados de saúde mais úteis para a pesquisa e a prática médica.

O objetivo de longo prazo: uso rotineiro na prática clínica

O Ehrapy foi projetado como software de código aberto desde o início. “Era importante para nós disponibilizar o software para a comunidade científica desde o primeiro dia”, enfatizou Heumos.

O software está disponível como um pacote Python no GitHub, uma plataforma online para desenvolvimento de software, e pode ser usado e desenvolvido por pesquisadores em todo o mundo.

Atualmente, a ehrapy se concentra em analisar de forma eficiente e rápida conjuntos de dados de pesquisa, como aqueles armazenados em grandes centros de pesquisa em saúde. “O uso rotineiro na prática clínica é uma meta de longo prazo, mas, por enquanto, estamos nos concentrando em fornecer à comunidade de pesquisa uma ferramenta poderosa”, disse Heumos.

No futuro, a equipe planeja fornecer bancos de dados padronizados para registros eletrônicos de saúde (EHRs). Esses bancos de dados permitirão melhor integração e análise de grandes volumes de dados médicos. Além disso, isso facilitará o desenvolvimento de atlas de EHR que podem servir como conjuntos de dados de referência para contextualizar e anotar novos conjuntos de dados.

Uma longa jornada

“O Ehrapy permite uma análise abrangente de dados em todos os sistemas, o que pode ser um passo fundamental para futuros sistemas de IA na medicina. Portanto, espero uma adoção relativamente rápida em vários locais”, diz o Prof. Fabian Theis, Diretor do Instituto de Biologia Computacional da Helmholtz Munich e Professor da TUM. “Estabelecer tais tecnologias na medicina é um processo longo que pode levar décadas. Nosso objetivo é preencher a lacuna entre a pesquisa biomédica e a aplicação prática na medicina.”

Theis explica ainda que a equipe de desenvolvimento está se concentrando em métodos de análise exploratória de dados de forma holística para revelar mais facilmente conexões ocultas e acrescentou: “Também estamos tentando dar suporte a participantes acadêmicos e comerciais no setor de saúde”.