Ehrapy：一个新的开源工具，用于分析复杂的健康数据

在亥姆霍兹慕尼黑公司的领导下，科学家们开发了一种可访问的软件解决方案，专门用于分析复杂的医疗健康数据。名为ehrapy的开源软件使研究人员能够构建和系统地检查大型异构数据集。该软件可供全球科学界使用和进一步开发。

　　

Ehrapy旨在填补健康数据分析的关键空白，主要开发者之一、亥姆霍兹慕尼黑计算生物学研究所和慕尼黑工业大学(TUM)的科学家Lukas Heumos说:“到目前为止，还没有标准化的工具来系统有效地分析多样化和复杂的医疗数据。我们用ehrapy改变了这一点。”Ehrapy背后的团队来自生物医学研究，在分析复杂的科学数据集方面拥有丰富的经验。Heumos在Ehrapy项目开始时指出:“医疗保健部门在数据分析方面面临着与实验室工作人员类似的挑战。”

Heumos与许多其他贡献者一起，利用他在科学软件开发方面的专业知识创建了一个分析患者数据的解决方案:“Ehrapy可以发现新的模式并产生见解，而无需基于特定的假设或假设来分析数据。”Heumos说，这种探索性的方法是ehrapy的独特之处。

Ehrapy允许研究人员在没有任何预先存在的假设的情况下对大型、异构和复杂的数据集进行分类、分组和分析。这开辟了新的见解，然后可以进一步探索。Heumos解释说:“探索性方法为健康数据分析带来了新的视角。由于这些数据的复杂性和异质性，它们通常无法得到有效的分析。”因此，Ehrapy为使健康数据对医学研究和实践更有用开辟了新的途径。

长期目标:在临床实践中常规使用Ehrapy从一开始就被设计为开源软件。Heumos强调说:“对我们来说，从第一天起就把软件提供给科学界是很重要的。”该软件在GitHub(一个在线软件开发平台)上以Python包的形式提供，可以被世界各地的研究人员使用和进一步开发。

目前，ehrapy专注于高效快速地分析研究数据集，例如存储在大型健康研究中心的数据集。Heumos说:“在临床实践中常规使用是一个长期目标，但目前，我们正专注于为研究界提供一种强大的工具。”

未来，该团队计划为电子健康记录(EHRs)提供标准化数据库。这些数据库将能够更好地集成和分析大量医疗数据。此外，这将促进电子病历地图集的开发，该地图集可以作为背景化和注释新数据集的参考数据集。

“Ehrapy可以跨系统进行全面的数据分析，这可能是未来医学人工智能系统的关键一步。因此，我希望在不同的地点相对较快地采用，”慕尼黑亥姆霍兹计算生物学研究所所长、慕尼黑工业大学教授Fabian Theis教授说:“在医学上建立这样的技术是一个漫长的过程，可能需要几十年的时间。我们的目标是弥合生物医学研究与医学实际应用之间的差距。”Theis进一步解释说，开发团队专注于探索性数据分析方法，以整体形式更容易地揭示隐藏的联系。“我们也在努力支持医疗保健领域的学术和商业参与者。”