糖尿病的数据可视化分析,比“药神”来得靠谱

最近,国产电影《我不是药神》正在上映,这部根据真实性故事改编的电影,通过对病人群体的描写,引发了社会对于医疗问题的大讨论。作为一位长期关注临床健康问题的统计学家,数据侠 John Yap 希望用数据可视化的方式,帮助人们更好地认识疾病。这次,他把目光聚焦在了糖尿病问题上。

也许你曾尝试卖掉一辆车,却发现无法得到你想要的价格;也许你曾尝试买一辆车,结果却发现价格贵得离谱;又或者,你以理想的价格买到了一辆车,却发现这车有许多乱七八糟的表面看不到的问题。

疾病是人类生活的一部分。我们的历史上一直不断和疾病抗争:从公元前430年在雅典爆发的天花到最近几年肆虐美洲大陆的寨卡病毒。幸运的是,科技发展给现代医学带来的治疗方法的变革,已经帮助人们取得了抗争疾病的更高效的方法。而临床试验就是这些科学方法的核心。

临床医学对糖尿病的治疗带来很大帮助。我制作了这个R Shiny APP原型(你还可以登录我的Github页面查看源代码,自己做一些更多的探索;DT君注:想获取作者Github网址以及R Shiny APP原型,请关注数据侠微信公众号,后台回复“糖尿病”),它的目标是对美国的糖尿病临床研究信息进行可视化分析,这些信息可以用在以下情况:

糖尿病患者对参与新药物、新治疗方法的临床试验感兴趣,或者想在未来第一时间知道临床研究的新消息 你对药物学感兴趣,并且想了解更多有关现实中的临床试验的知识 你是医疗工作者,想要了解临床实验的赞助商们,以及可能影响到你所在机构的临床试验的最新进展 你对投资药物研究感兴趣,想要了解赞助数据、产品生产数据等

这个项目的灵感来自 Xiao Jia 之前的一个项目。数据集来自 ClinicalTrials.gov(DT君注:想获取Xiao Jia 的项目以及数据集的网址,请关注数据侠微信公众号,后台回复“糖尿病”),一个存储美国和世界各国临床试验数据的网站,资源来自美国国家医学图书馆。

为了创建一个APP,我的研究仅仅局限在一种特定的疾病(糖尿病),赞助商只包含美国本土的机构,而且以两个主要的研究类型(临床试验和观察性研究)为主。简单来说,临床试验通常是在一种药物或治疗方式推向公众之前,小范围进行的测试。而观察性研究则是在药物已经上市后,进行的安全性评估。

APP主页面上有五类信息:简介研究信息、年度数据、赞助数据以及地图。简介是以视频形式呈现。研究信息会展示比如赞助类型、糖尿病种类、治疗模式、研究进展等特定信息,以柱状图呈现。基于这个功能我获得一些发现:

糖尿病的临床试验数量多于观察性研究的数量 研究通常来自医药公司等行业内公司以及其他机构(一些学术或非盈利组织赞助) 最常见的干预类型包括药物干预,行为干预以及器械干预

年度数据的功能展示了每年开始或完成的研究数。如果我们看一看不同年份开始的研究数据,会发现:

大多数研究是由行业或者其他(研究机构、非营利组织)机构来资助的 2000年到2010年间,由行业或其他机构资助的临床试验陡增。一个可能的原因是糖尿病在这几年成为一个严重的公共安全隐患,引发更多的研究 2010年之后,由行业资助的研究数下降,由其他机构资助的保持不变。这可能意味着行业内不再认为研究糖尿病的治疗能够带来商业回报?这个现象值得深入研究

赞助数据以表格形式展示,对不同赞助商的数据进行收集整理。表格包括每个赞助商资助的研究数,以及参与者(参与总数、平均值、最小及最大值)和时长(平均值、近几年的最小和最大值)的概况。从中你会发现:

资助项目最多的10个赞助商中,7个来自行业内 AstraZeneca资助了最多的研究(168项) 国家糖尿病、消化系统及肾脏系统疾病协会排名前三

在地图的功能上,我们展示了赞助商在全国的分布情况。你可以选择查看不同的研究类型并放大地图查看。最初的地点标示以块状展示,当你放大后会分散开,显示更具体的信息。这可以让你看到自己所在区域是否有相应的临床试验。

这个APP仅仅用了两周左右时间完成。如果有更多时间和精力,它可以在以下方面得到提升:

将其他疾病也纳入其中 将美国以外的赞助商也纳入其中 将更多研究类型,比如注册研究等纳入其中

另外还可以加入更多的功能,比如显示疾病发生所在地信息、受资助的临床试验的进展阶段。这些额外的功能能够帮助想要长期投资药物领域的投资者更好地选择赞助商。这会提高APP的商业价值。

注:本文编译自数据博客《Visualizing Diabetes Clinical Studies Data 》。内容仅为作者观点,不代表DT财经立场。

作者 | John Yap

题图 | 站酷海洛

▍数据侠门派

John Yap是一名在临床试验以及观察性研究方面有多年工作经验的统计学家。他参加了NYCDSA的课程来提高自己的数据科学能力。他希望用自己的能力来帮助人类提高生活质量。

原文发布于微信公众号 - DT数据侠(DTdatahero)

原文发表时间:2018-07-20

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏机器学习算法与Python学习

谷歌拓展心愿清单:覆盖人造肉无人驾驶等新领域

一向把“改变世界”看作己任的谷歌,开始计划利用其计算能力,在医疗诊断、人造肉、无人驾驶等7个方面展开新探索。 美国当地时间6月8日,彭博社报道称,谷歌母公司Al...

36280
来自专栏企鹅号快讯

觉醒后的人工智能会不会和人类共存?

文 | 阑夕 早在上世纪中叶,人类对于人工智能的探索就已经开始了,但近年来伴随着芯片技术的突破及云计算服务的创新,人工智能技术老树发新芽,取得了迅猛发展,从谷歌...

22490
来自专栏量子位

败给深蓝20年后,棋王卡斯帕罗夫说:智能机器不是人类的威胁

陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 1985年,22岁的棋手卡斯帕罗夫拿下了他人生中的第一个世界冠军,再也没有人类能撼动他在国际象棋界的地位...

30770
来自专栏PPV课数据科学社区

【案例】美国梅奥诊所使用大数据,让更多患者受益

  梅奥诊所是一家非盈利性的医疗机构,在医疗护理、医学研究和教育领域处于世界领先地位。2004年梅奥诊所营业额56亿美元、有51万新病人、总门诊量2百万、13万...

31550
来自专栏罗超频道

乐视手机2016年要卖1500万台,这不是火中取栗吗?

中国手机市场进入了一个微妙的阶段,这边厢代工厂倒闭、小品牌消失、增速大幅下滑,那边厢新玩家入局,其中不乏来势汹汹的,2015年中国手机市场就诞生了一大黑马:新...

33440
来自专栏PPV课数据科学社区

涂子沛:中国文化缺乏数据因子

人物简介 涂子沛,江西吉安人,生于1973年。本科毕业于华中科技大学计算机系,研究生分别就读于中山大学和卡内基梅隆大学。现居美国硅谷。2012年其著作《大...

35850
来自专栏AI科技评论

差点从天堂掉进地狱的波士顿动力,因为二十年前的基情得救

图片来源,robotmagazine 丰田实验室收购波士顿动力的事引起了科技圈不小的波澜,这家公司做出了极其先进的双足机器人,但其命运可谓一波三折,几经易手。最...

37690
来自专栏IT 指南者专栏

世界会走向哪里?(一)

我很早之前就看过阮一峰的博客,那个是时候大概是在大一,就是觉得阮一峰老师的博客写的很有思想,特别是网络日志中的文集,总觉得看着能引发自己的思考。

10730
来自专栏新智元

谷歌CEO:人工智能到了引爆点,互联网产业从移动转向AI

【新智元导读】Alphabet昨日公布Q1财报,收益低于预期,谷歌股值下跌近6%;谷歌CEO Pichai 在回答投资人提问时,反复强调机器学习和人工智能的重要...

38980
来自专栏数据的力量

图解德鲁克强调的管好自己的六个重要维度

20660

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券