O uso de big data tem crescido em todas as áreas da ciência nos últimos anos. Existem três áreas auspiciosas para o uso de big data em saúde: medicina de precisão (precision medicine); prontuários eletrônicos do paciente; e internet das coisas (internet of things). Entre as linguagens de programação mais utilizadas em big data, duas têm se destacado nos últimos anos: R e Python. Em relação às novas técnicas estatísticas, espera-se que técnicas de machine learning (principalmente as árvores de classificação e regressão), metodologias para controlar por associações espúrias (como a correção de Bonferroni e a taxa de falsas descobertas) e metodologias para a redução da dimensão dos dados (como a análise de componentes principais e o propensity score matching) sejam cada vez mais utilizadas. A questão da privacidade será também cada vez mais importante na análise de dados. O uso de big data na área da saúde trará importantes ganhos em termos de dinheiro, tempo e vidas e precisa ser ativamente defendido por cientistas de dados e epidemiologistas.
Big Data; Metodologia; Estatística e Dados Numéricos; Brasil
