CareLit Fachartikel

Maschinelles Lernen zur Vorhersage der Erholung nach Schlaganfall: bisher kein anwendungsreifer Algorithmus bekannt

Prof.Dr. Elsner, B. · Neurologie und Rehabilitation, Bad Honnef · 2021 · Heft 2 · S. 93

Dokument
221105
CareLit-ID
Jahr
2021
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Neurologie und Rehabilitation, Bad Honnef
Autor:innen
Prof.Dr. Elsner, B.
Ausgabe
Heft 2 / 2021
Jahrgang 18
Seiten
93
Erschienen: 2021-06-07 00:00:00
ISSN
0947-2177
DOI
–

Zusammenfassung

Wang W, Kiik M, Peek N, Curcin V, Marshall IJ, et al. A systematic review of machine learning models for predicting outcomes of stroke with structured data. PLOS ONE 2020; 15(6): e0234722. Zielstellung: Überblick über auf dem Ansatz des maschinellen Lernens basierende Modelle zur Vorhersage der Erholung nach Schlaganfall und kritische Würdigung dieser.

Schlagworte

BETRUG DIGITAL LERNEN REHABILITATION VORHERSAGE ERHOLUNG PATIENTEN PUBMED ES ALGORITHMEN CHECKLISTE KALIBRIERUNG PRAXIS DATENSATZ GESUNDHEIT NEUROLOGIE