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Biomedizinische Datenwissenschaft ist ein multidisziplinäres Gebiet, das große Datenmengen nutzt, um biomedizinische Innovation und Entdeckung zu fördern. Biomedizinische Datenwissenschaft stützt sich auf verschiedene Bereiche, darunter Biostatistik, biomedizinische Informatik und maschinelles Lernen, mit dem Ziel, biologische und medizinische Daten zu verstehen. Sie kann als die Untersuchung und Anwendung der Datenwissenschaft zur Lösung biomedizinischer Probleme betrachtet werden. Moderne biomedizinische Datensätze weisen oft spezifische Merkmale auf, die ihre Analyse erschweren, darunter:
Große Anzahl von Merkmalen (manchmal Milliarden), die in der Regel viel größer sind als die Anzahl der Proben (in der Regel Dutzende oder Hunderte)
Verrauschte und fehlende Daten
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes (z. B. Vertraulichkeit elektronischer Gesundheitsdaten)
Erfordernis der Interpretierbarkeit durch Entscheidungsträger und Aufsichtsbehörden
Viele biomedizinische Datenforschungsprojekte wenden maschinelles Lernen auf solche Datensätze an, was die biomedizinische Datenforschung zu einem besonderen Bereich macht, auch wenn diese Merkmale auch in vielen anderen datenwissenschaftlichen Anwendungen zu finden sind.
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