Stell dir vor, du hast eine riesige Puzzlesammlung, aber einige Teile fehlen. Forschende haben ein Werkzeug entwickelt, das auch mit unvollständigen Daten zurechtkommt.
Stell dir vor, du hast eine riesige Puzzlesammlung, aber einige Teile fehlen. Das ist ähnlich wie bei großen Datenmengen, die Forschende analysieren. Oft fehlen in diesen Daten einige Informationen, was die Arbeit schwierig macht. Ein Team von Forschenden hat nun ein Werkzeug namens NApy entwickelt, das auch mit unvollständigen Daten zurechtkommt.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass NApy viel schneller und effizienter ist als andere Werkzeuge. Es kann große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren, selbst wenn einige Informationen fehlen. Das bedeutet, dass Forschende ihre Daten schneller und genauer auswerten können.
Wie haben sie das gemacht?
Um NApy zu entwickeln, haben die Forschenden verschiedene Techniken kombiniert. Sie haben eine Programmiersprache namens Python verwendet und sie mit anderen Technologien wie Numba und C++ verbunden. Diese Kombination ermöglicht es, viele Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, was die Arbeit viel schneller macht.
Warum ist das wichtig?
NApy ist besonders wichtig für die Analyse von medizinischen Daten. Wenn Ärzte und Forschende schnell und genau Daten auswerten können, können sie besser verstehen, wie Krankheiten entstehen und wie sie behandelt werden können. Das hilft, neue Medikamente zu entwickeln und Patienten besser zu versorgen.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden hinter NApy sind Fabian Woller, Lis Arend, Christian Fuchsberger, Markus List und David B. Blumenthal. Ihr Artikel „NApy: Efficient Statistics in Python for Large-Scale Heterogeneous Data with Enhanced Support for Missing Data“ wurde 2025 veröffentlicht.