زبان R به‌عنوان یکی از محیط‌های قدرتمند تحلیل داده، جایگاه ویژه‌ای در حوزه‌های سلامت پیدا کرده و آن را به یکی از محبوب‌ترین ابزارها در تحلیل داده‌های پزشکی تبدیل کرده است. R یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز و رایگان است که به‌طور گسترده‌ای برای تحلیل آماری و مصورسازی داده‌ها استفاده می‌شود. این زبان به دلیل قابلیت‌های گسترده‌ای مثل سادگی و انعطاف‌پذیری بالا، به یکی از ابزارهای اصلی تحلیل داده‌ها در حوزه‌های مختلف از جمله پزشکی و سلامت تبدیل شده است. R به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های پیچیده و بزرگ را به راحتی تحلیل و مصور کنند.
در ادامه به دلایلی که یادگیری R برای پژوهشگران پزشکی و سلامت ضروری است، می‌پردازیم:
- متن‌باز (Open Source) و رایگان
R یک زبان برنامه‌نویسی با قابلیت‌های گسترده، منبع‌باز، رایگان و در دسترس است و جامعه کاربران و توسعه‌دهندگان گسترده‌ای در سراسر جهان دارد.
- تحلیل آماری پیشرفته
R به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی آماری، امکانات گسترده‌ای برای تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند. این زبان به‌ویژه برای تحلیل‌های پیچیده و داده‌های بزرگ مناسب است و می‌تواند به متخصصان کمک کند تا نتایج دقیق‌تری از داده‌های خود بگیرند. به‌عنوان مثال، در تحقیقات بالینی، R می‌تواند برای انجام آزمون‌های فرض، مدلسازی آماری و تحلیل بقا استفاده شود.
دستورات یکسان در بسیاری موارد بدون توجه به اندازه مجموعه داده استفاده می‌شود و بدون تغییر چندانی مجددا مورد استفاده قرار می‌گیرد. بنابراین، انجام تحلیل بر روی یک میلیون نتیجه آزمایش برای تحلیلگر به همان اندازه آسان است که انجام تحلیل بر روی ده نتیجه. این ویژگی خودکارسازی و مقیاس‌پذیری، فرآیند تحلیل داده با R را ساده و کارآمد می‌کند.
- قابلیت‌های گرافیکی و مصورسازی پیشرفته
یکی از ویژگی‌های برجسته R، توانایی ایجاد نمودارها و تصاویر با کیفیت بالا است. این قابلیت به محققان اجازه می‌دهد تا نتایج خود را به‌صورت بصری و قابل فهم ارائه دهند که می‌تواند در ارتباط با همکاران و تصمیم‌گیران مفید و موثر باشد. فرایند مصورسازی داده‌ها در R ساده و تاثیرگذار است و کتابخانه‌های زیادی برای آن ساخته‌شده که مشهورترین آن ggplot2 است. برای مثال، در ردیابی شیوع بیماری‌ها، نمودارهای تولید شده در محیط R می‌توانند روندها و الگوهای مهم را به‌وضوح نشان دهند.
- منابع و کتابخانه‌های گسترده مختص پزشکی
R دارای کتابخانه‌های (Package) متعددی است که برای کاربردهای مختلف در حوزه پزشکی و سلامت توسعه یافته‌اند. ابزارهایی که برای تقریباً هر تحلیل رایجی به زبان R نوشته‌شده و به‌صورت عمومی به اشتراک گذاشته‌شده‌اند و امکان انطباق با انواع علایق تحلیلگر را فراهم می‌کنند. این کتابخانه‌ها علاوه بر ارائه ابزارهای آماری برای محاسبات ریاضی، شامل ابزارهای مختص حوزه سلامت و پزشکی نیز هستند که می‌توان از آن‌ها برای تحلیل داده‌های ژنومیکی، اپیدمیولوژی، بهینه‌سازی منابع بهداشتی و بسیاری موارد دیگر استفاده کرد. به‌عنوان مثال، کتابخانه Bioconductor در R ابزارهای متعددی برای پردازش و تحلیل داده‌های ژنومیک فراهم می‌کند.
- قابلیت بازتولید (Reproducible) و شفافیت
یکی از مزایای مهم استفاده از R، قابلیت بازتولید تحلیل‌ها است. با استفاده از کدهای R، محققان می‌توانند تمامی مراحل تحلیل خود را مستند کنند و در صورت نیاز، آن‌ها را بازتولید کنند. R این امکان را به کاربر می‌دهد که تحلیل‌ها، کدها و مستندات خود را به‌صورت کامل در فضای خود انجام دهد و این ویژگی به شفافیت و دقت در تحقیقات کمک می‌کند. برای مثال، در فرآیند کشف داروهای جدید، مستندسازی دقیق مراحل تحلیل می‌تواند به بازتولید نتایج و ارزیابی دقیق‌تر کمک کند.
- پشتیبانی از داده‌های بزرگ (Big Data)
R به‌خوبی می‌تواند با داده‌های بزرگ و پیچیده کار کند. این ویژگی به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند ریزآمارهای کلان سلامت، بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های ژنومیک بسیار مفید است، جایی که حجم داده‌ها زیاد است. به‌عنوان مثال در مواردی مانند اطلاعات مربوط به Covid-19 که کل کشور و جهان درگیر آن شدند و داده‌ها بسیار زیاد و حجیم بود و امکان پردازش در برنامه‌هایی مثل اکسل غیرممکن بود با R به راحتی داده‌ها تحلیل می‌شد و جامعه کاربران R کتابخانه‌هایی اختصاصی هم برای ارائه این آمار ساخته بودند که این فرایند را بسیار ساده می‌کرد.
- جامعه متعهد و پشتیبان
یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از R وجود جامعه‌ای فعال و متخصص در این زمینه هست که متعهدانه در انجمن‌ها و فضاهای آنلاین به ساخت کتابخانه‌های اختصاصی برای موارد خاص، ارائه آموزش‌ها و کمک‌رسانی به کاربران دیگر می‌پردازند. جامعه R به دلیل فراگیری هدفمند خود، هم در استقبال از تنوع در بین اعضا و هم در تقویت توانایی اعضای جدید برای یادگیری زبان، شناخته شده است. برای مثال می‌توان به جامعه NHS-R در حوزه سلامت و پزشکی اشاره کرد که از سیستم درمانی انگلستان NHS بر آمده است.
جمع‌بندی
یادگیری R برای متخصصان پزشکی و سلامت نه‌تنها به ارتقای کیفیت تحقیقات کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیری‌ها و تحلیل نتایج بالینی نیز منجر شود. با توجه به قابلیت‌های گسترده R در تحلیل داده‌های پیچیده، ترسیم نمودارهای موثر و باکیفیت و پشتیبانی از داده‌های بزرگ، این زبان برنامه‌نویسی به یکی از ابزارهای ضروری برای محققان و متخصصان حوزه پزشکی و سلامت تبدیل شده است. استفاده از R می‌تواند به شفافیت و دقت بیشتر در تحقیقات، بهینه‌سازی منابع بهداشتی، و در نهایت بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی کمک کند و تحلیلگر را به جامعه بزرگی از پژوهشگران در دنیا متصل کند.