A década passada na pesquisa biomédica testemunhou uma onda de “Big Data” gerada a partir de tecnologias de alto rendimento, registros médicos eletrônicos e recursos de pesquisa em rede. Estamos experimentando uma revolução em nossa capacidade de medir e organizar dados precisos sobre indivíduos relacionados ao risco de desenvolvimento de doenças, seu gerenciamento ideal e seus resultados.

À medida que uma avaliação mais quantitativa das características individuais se torna possível, há mais oportunidades para estudos maiores que avaliam as combinações de fatores que podem prever doenças e cuidados. Ao mesmo tempo, as demandas de manipulação de volumes de dados cada vez mais detalhados, o aumento da sofisticação na modelagem estatística e computacional e o aumento do potencial para tirar conclusões errôneas, se a causa não se distingue da associação, criam enormes desafios no desenho do estudo, análise de dados científicos e interpretação.

A ciência de dados surgiu como um novo campo interdisciplinar para enfrentar esses desafios. O gerenciamento, recuperação e interpretação automatizados de extensas informações biológicas, médicas e de saúde exigem que a ciência de dados envolva coordenação e integração das disciplinas existentes de Informática Biomédica e Bioestatística.

Fonte: https://bmds.dartmouth.edu/biomedical-data-science