در دنیای امروز، تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت به یکی از ضروریات اصلی برای ارتقاء کیفیت خدمات درمانی و بهبود نتایج بیماران تبدیل شده است. با پیشرفت فناوری و افزایش حجم داده‌ها، ابزارهای تحلیلی قوی و کارآمد برای استخراج بینش‌های معنادار از این داده‌ها به‌شدت مورد نیاز است. در این راستا، زبان برنامه‌نویسی R با ارائه مجموعه‌ای از کتابخانههای تخصصی به تحلیلگران داده و محققان این حوزه کمک می‌کند تا به‌سادگی و با دقت بیشتری به تحلیل داده‌های پیچیده بپردازند. در این مقاله، به معرفی و بررسی چند کتابخانه کاربردی R برای تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت خواهیم پرداخت. این کتابخانهها شامل ابزارهایی برای تحلیل بقا، مدلسازی پیش‌بینی، ارزیابی عملکرد مدل‌ها و تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک هستند که به تسهیل فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در صنعت سلامت کمک می‌کنند.
1. tidyverse: آچار فرانسه R
Tidyverse مجموعه‌ای از کتابخانههای کاربردی در زبان R است که برای تحلیل داده به‌صورت یکپارچه و با استفاده از دستورات ساده و قابل خواندن طراحی شده است. این کتابخانهها، که شامل ggplot2، dplyr، tidyr، readr، purrr و tibble هستند، به کاربر کمک می‌کنند تا فرآیندهایی مانند وارد کردن، پاک‌سازی، تحلیل و مصورسازی داده‌ها را به‌سادگی و به شکل کارا انجام دهد. هر کتابخانه در tidyverse بر اساس فلسفه‌ای طراحی شده است که بر سازمان‌دهی و پردازش داده‌ها در قالب‌های منظم و قابل تفسیر (tidy data) تأکید دارد. Tidyverse به‌ویژه برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده مفید است و به دلیل سادگی و کارایی‌اش در بین تحلیلگران داده محبوبیت زیادی دارد.
install.packages ( "tidyverse" )
2. survival: تحلیل داده‌های زمان تا رویداد
کتابخانه survival در زبان برنامه‌نویسی R یکی از کتابخانههای اصلی و پرکاربرد برای تحلیل داده‌های بقا (Survival Analysis) است. این کتابخانه ابزارهایی برای مدلسازی و تحلیل داده‌هایی که زمان وقوع یک رویداد خاص (مثل مرگ، عود بیماری یا شکست در یک سیستم) در آن‌ها مهم است، فراهم می‌کند. کتابخانه survival امکان پیاده‌سازی مدل‌های مختلف بقا مانند مدل‌های کاپلان-مایر، رگرسیون کاکس، و مدل‌های پارامتریک بقا را فراهم می‌کند. این کتابخانه به‌طور گسترده در تحقیقات پزشکی، اپیدمیولوژی و سایر حوزه‌هایی که داده‌های زمان-به-رویداد مورد بررسی قرار می‌گیرند، کاربرد دارد.
install.packages ( "survival" )
3. caret: ساده‌سازی گردش کار یادگیری ماشین
کتابخانه caret (Classification And REgression Training) در R یک ابزار قدرتمند برای مدلسازی پیش‌بینی و تحلیل‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه یک چارچوب جامع برای ایجاد، ارزیابی و تنظیم مدل‌های مختلف یادگیری ماشین فراهم می‌کند. caret شامل توابعی برای پیش‌پردازش داده‌ها، تنظیم پارامترهای مدل، انتخاب ویژگی‌ها، و اعتبارسنجی متقابل (cross-validation) است. این کتابخانه از تعداد زیادی الگوریتم یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی (classification) و رگرسیون (regression) پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های مختلف را با استفاده از یک رابط ساده پیاده‌سازی و مقایسه کنند. caret برای تحلیل داده‌های پیچیده و ساخت مدل‌های قابل پیش‌بینی در حوزه‌هایی مانند پزشکی، اقتصاد، و مهندسی بسیار کاربردی است.
install.packages ( "caret" )
4. Healthcareai: یادگیری ماشینی ساخته شده برای حوزه سلامت
HealthcareAI یک کتابخانه در R است که به‌طور خاص برای پیاده‌سازی و خودکارسازی مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه سلامت طراحی شده است. این کتابخانه به متخصصان داده و محققان علوم پزشکی کمک می‌کند تا مدل‌های پیش‌بینی کننده را به آسانی پیاده‌سازی و بهینه کنند و نتایج به دست آمده را به شکل معناداری تفسیر کنند. HealthcareAI شامل ابزارهایی برای ساخت مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون، بهینه‌سازی هایپرپارامترها، مدیریت داده‌های پزشکی و تفسیر نتایج مدل‌ها است. یکی از ویژگی‌های مهم این کتابخانه، توانایی آن در ساده‌سازی پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های بیمارستانی و سیستم‌های سلامت واقعی است، که به کاهش پیچیدگی در تحلیل داده‌های پزشکی کمک می‌کند. این کتابخانه به‌طور ویژه برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بالینی و بهبود نتایج درمانی بیماران طراحی شده است.
install.packages ( "Healthcareai" )
5. ROCR: ارزیابی عملکرد مدل
ROCR یک کتابخانه در R است که برای ارزیابی و مصورسازی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی (classification) طراحی شده است. این کتابخانه ابزارهایی برای محاسبه و رسم منحنی‌های عملکرد مدل‌ها مانند منحنی Receiver Operating Characteristic و منحنی Precision-Recall فراهم می‌کند. ROCR به کاربران این امکان را می‌دهد تا معیارهای مختلفی مثل حساسیت (sensitivity)، ویژگی (specificity)، دقت (accuracy)، و نرخ مثبت کاذب (false positive rate) را محاسبه کرده و نمودارهایی برای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی رسم کنند. این کتابخانه انعطاف‌پذیری بالایی دارد و به راحتی می‌توان نمودارهای چندگانه را برای مقایسه مدل‌ها رسم کرد. ROCR برای بهبود و ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی به‌ویژه در حوزه‌های پزشکی و داده‌های زیستی بسیار مفید است.
install.packages ( "ROCR" )
6. epiR: تحلیل اپیدمیولوژیک
پکیج epiR در R مجموعه‌ای از ابزارهای آماری برای تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک و سلامت عمومی فراهم می‌کند. این پکیج شامل توابعی برای برآورد شاخص‌های اپیدمیولوژیک مانند نسبت شانس (odds ratio)، نسبت خطر (risk ratio)، حساسیت (sensitivity)، ویژگی (specificity) و دیگر معیارهای مرتبط است. epiR همچنین برای طراحی و تحلیل مطالعات اپیدمیولوژیک مانند مطالعات مقطعی (cross-sectional)، هم‌گروهی (cohort)، و مورد-شاهدی (case-control) مناسب است. این پکیج به‌طور گسترده در تحقیقات بهداشت عمومی و اپیدمیولوژی برای تحلیل شیوع بیماری‌ها و ارزیابی ریسک عوامل خطرزا استفاده می‌شود.
install.packages ( "epiR" )