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Big Data in der klinischen Forschung: Vieles ist noch Wunschdenken

Caliebe, A.; Burger, H.; Knoerzer, D.; Kieser, M. · Deutsches Ärzteblatt · 2019 · Heft 35 · S. 1539

Dokument
367187
CareLit-ID
Jahr
2019
Publikation
PDF
ja
Volltext
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Deutsches Ärzteblatt
Autor:innen
Caliebe, A.; Burger, H.; Knoerzer, D.; Kieser, M.
Ausgabe
Heft 35 / 2019
Jahrgang 51
Seiten
1539
Erschienen: 2025-06-05 00:00:00
ISSN
0172-2107
DOI
–

Zusammenfassung

Big-Data-Methoden in der Medizin haben Hochkonjunktur. Große, qualitativ hochwertige Datensätze, die Tausende von Patienten einschließen, sind derzeit und auf absehbare Zeit eher rar. Mit der Datenqualität steht und fällt jedoch die Aussagekraft von Analysen in der medizinischen Forschung.

Schlagworte

Big Data klinische Forschung Maschinelles Lernen Vorhersagemodelle Datenqualität Risikofaktoren Korrelation kausale Zusammenhänge Validierung Patientenpopulation Machine Learning Predictive Models Data Quality Risk Factors Epidemiology Validation Studies