Datenanalyse-Kompetenz: Erfolgreiche Winter School der MHB

Brandenburg an der Havel, den 11. April 2025

Bei der diesjährigen Winter School „Medical Data Analysis for Young Scientists“ erwarben Studierende der Medizinischen Hochschule Brandenburg Theodor Fontane (MHB) wichtige Grundlagen im Umgang mit medizinischen Daten. In praktischen Coding-Sessions lernten sie, mit den Programmiersprachen Python und R eigene Analyse-Skripte zu entwickeln und Daten systematisch auszuwerten. Organisiert wurde die fünftägige Veranstaltung in Brandenburg an der Havel von MHB-Medizininformatiker Dennis Wagner in Kooperation mit Prof. Dr. med. Thomas Schrader, Pathologe und Professor für Medizininformatik an der Technischen Hochschule Brandenburg.
 
Praxisnahe Inhalte in fünf Modulen
 
Der Kurs vermittelte Schritt für Schritt die wichtigsten Aspekte der medizinischen Datenanalyse:

Tag 1: Grundlagen der Datenanalyse mit Python und R
Nach einer Einführung in die Programmiersprachen arbeiteten die Teilnehmenden in Live-Coding-Sessions direkt an ersten eigenen Skripten zur Datenverarbeitung und -analyse.

Tag 2: Explorative Datenanalyse (EDA)
Der zweite Tag stand im Zeichen der explorativen Datenanalyse: Mit Visualisierungen und statistischen Methoden untersuchten die Studierenden Datensätze, erkannten Muster und überprüften Hypothesen.

Tag 3: Datenqualität und Bereinigung
Wie erkennt man Ausreißer und fehlende Werte? Prof. Schrader zeigte Techniken zur Analyse und Bereinigung medizinischer Daten, die anschließend praktisch erprobt wurden.

Tag 4: Korrelationen und Regressionsanalyse
Am vierten Tag lernten die Teilnehmenden, Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen und Prognosemodelle zu erstellen – ein wichtiger Baustein für datengetriebene Forschung.

Tag 5: Aufbau einer kompletten Analyse-Pipeline
Zum Abschluss entwickelten die Studierenden anhand realer medizinischer Daten eine vollständige Analyse-Pipeline – von der Datenaufbereitung bis zur Ergebnispräsentation.
 
Positive Resonanz und Zertifikat
 
Als Anerkennung erhielten alle Teilnehmenden ein Zertifikat. Besonders begeistert zeigte sich Medizinstudent Jonas Wördemann: „Die Winter School war eine tolle Möglichkeit, um in kurzer Zeit die Grundlagen von R und Python zu lernen – und dabei hat es auch noch richtig Spaß gemacht. Absolut empfehlenswert!“

Auch Organisator Dennis Wagner zieht ein positives Fazit: „Die diesjährige Winter School war ein voller Erfolg. Unsere Studierenden haben nicht nur theoretisches Wissen erworben, sondern auch echte Praxiserfahrung in der Analyse medizinischer Daten gesammelt. Damit sind sie bestens gerüstet, um eigene Forschungsfragen datenbasiert zu bearbeiten.“

Die für September geplante Summer School soll dann als Aufbaukurs an die Inhalte der Winter School anknüpfen und erste Anwendungen von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Datenanalyse vermitteln. Der Termin wird rechtzeitig bekanntgegeben, die Plätze sind begrenzt.