Visuelle Analyse von epidemiologischen Daten

Epidemiologische Daten umfassen eine Fülle soziodemografischer, medizinischer und lebensstilbezogener Informationen, die anhand von Fragebögen, medizinischen Untersuchungen und bildgebenden Verfahren erhoben werden, in der Regel im Rahmen groß angelegter Kohortenstudien. Dank der Fortschritte bei der Datenerfassung und Bildgebung können ständig wachsende Mengen großer und komplexer Datensätze erzeugt werden. Dies hat zur Folge, dass der traditionelle hypothesengesteuerte Arbeitsablauf von Epidemiologen zur Bewertung von Korrelationen und Interaktionen zwischen einem oder mehreren Risikofaktoren und dem untersuchten Ergebnis mühsam und zeitaufwändig wird.
Visual Analytics kann das Verständnis von hochdimensionalen, multivariaten und heterogenen Kohortenstudiendaten verbessern, indem Datenanalysetechniken mit visueller Exploration und Interaktion kombiniert werden, und hilft so, neue Hypothesen zu generieren. Es zielt darauf ab, den Epidemiologen zu interessanten Teilräumen und Teilpopulationen zu führen, indem es sein Expertenwissen einbezieht und interaktive Filtermechanismen bereitstellt, um zuvor verborgene Muster zu extrahieren und neue Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten.

Visual Analytics of Epidemiological Data

Epidemiological data comprise a plethora of sociodemographic, medical and lifestyle information gathered from questionnaires, medical examinations and imaging, usually conducted in large-scale cohort studies. Advances in data acquisition and imaging allow for generating continuously increasing amounts of large and complex datasets. As a result, following the traditional hypothesis-driven workflow of epidemiologists to assess correlations and interactions between one or multiple risk factors and the investigated outcome becomes tedious and time-consuming.
Visual Analytics can improve the understanding of high-dimensional, multi-variate, and heterogeneous cohort study data by combining data analysis techniques with visual exploration and interaction, and thus helps to generate new hypotheses.  It aims at guiding the epidemiologist to interesting subspaces and subpopulations by incorporating her expert knowledge and providing interactive filtering mechanisms to extract previously hidden patterns and to derive new insights from the data.