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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.