オープンデータサイエンスツールを備えたヘルスケアデータ分析アプリの開発

ビッグデータ分析の最近の進歩は、研究者がヘルスケアデータから洞察を得るためのより柔軟で効率的でオープンなツールを提供します。多くのツールでは、研究者がPython、Rなどのプログラミング言語でプログラムを開発する必要がありますが、これはヘルスケアデータ分析分野の多くの研究者が把握しているスキルセットではありません。データサイエンスをより親しみやすくするために、既存のツールを調査し、データサイエンティストが既存の分析パイプラインをユーザーフレンドリーな分析アプリに豊富なやり取りとリアルタイム分析の機能を備えたユーザーフレンドリーな分析アプリに変換できるようにすることができるプラクティスを開発しました。この慣行により、データサイエンティストはJupyterノートブックのアプリとしてカスタマイズされた分析パイプラインを開発し、他の研究者に簡単に広めることができ、研究者は共有ノートブックの恩恵を受けて分析タスクを実行したり、研究結果をより簡単に再現したりできます。

Recent advances in big data analytics provide more flexible, efficient, and open tools for researchers to gain insight from healthcare data. Whilst many tools require researchers to develop programs with programming languages like Python, R and so on, which is not a skill set grasped by many researchers in the healthcare data analytics area. To make data science more approachable, we explored existing tools and developed a practice that can help data scientists convert existing analytics pipelines to user-friendly analytics APPs with rich interactions and features of real-time analysis. With this practice, data scientists can develop customized analytics pipelines as APPs in Jupyter Notebook and disseminate them to other researchers easily, and researchers can benefit from the shared notebook to perform analysis tasks or reproduce research results much more easily.