Wer in der klinischen Forschung an Studien mitarbeitet, kennt das Bild meist nur zu gut: Riesige Excel-Tabellen mit unzähligen Spalten und Zeilen. Die Datenaufbereitung besteht oft aus endloser manueller Interaktion: Zellen werden verschoben, Werte kopiert, Filter händisch gesetzt und bereinigt. Das ist nicht nur mühsam, sondern auch extrem fehleranfällig und später kaum noch nachzuvollziehen.
Ein codebasierter Ansatz (beispielsweise mit Python oder R) löst genau diese Probleme. Analysen werden plötzlich reproduzierbar, transparent und deutlich robuster.
Dennoch bleibt dieser Schritt im klinischen Alltag oft aus. Das Thema Programmieren wirkt auf viele schlichtweg nicht zugänglich. Es ist oft mit einer gewissen Ehrfurcht oder gar echten Berührungsängsten verbunden, weil es in unserer medizinischen Ausbildung schlicht keinen Platz findet.
Aus dem Bedürfnis heraus, diese Hürde abzubauen, ist in letzter Zeit ein neues Projekt im Kontext meiner Plattform medizin.dev entstanden: Ein frei zugänglicher Open-Source-Kurs. Er soll zeigen, dass der Wechsel vom manuellen Klicken im Spreadsheet zum geschriebenen Code kein Hexenwerk ist. Und wie der Einstieg in die klinische Datenanalyse ganz praktisch gelingt. Ohne Vorwissen, ohne falsche Ehrfurcht.