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Big Data in der wissenschaftlichen Medizin – eine biostatistische Perspektive

Binder, H.; Blettner, M. · Deutsches Ärzteblatt · 2015 · Heft 9 · S. 1 bis 1

Dokument
379387
CareLit-ID
Jahr
2015
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Deutsches Ärzteblatt
Autor:innen
Binder, H.; Blettner, M.
Ausgabe
Heft 9 / 2015
Jahrgang 47
Seiten
1 bis 1
Erschienen: 2025-06-05 00:00:00
ISSN
0172-2107
DOI
–

Zusammenfassung

Hintergrund: Durch kostengünstige Messtechniken und Speichermöglichkeiten entstehen auch in der Medizin große Datenmengen, die mit herkömmlichen Ansätzen der Datenanalyse nur schwer zu bewältigen sind. Von „Big Data“ spricht man beispielsweise, wenn Datenmengen im Terabyte-Bereich (1 Terabyte = 1012 Byte) untersucht werden. Mit „Big Data“-Techniken wird versucht, entsprechende Datenmengen sinnvoll auszuwerten. Für die wissenschaftliche Medizin stellt sich die Frage nach dem Nutzen und der Relevanz derartiger Datensammlungen. Methoden: Anhand von beispielhaft genannten Einsatzszenarios und einer selektiven Litera…

Schlagworte

Big Data wissenschaftliche Medizin Datenanalyse maschinelles Lernen Patientencharakteristika Beobachtungsdaten Kausalitätsanalyse Clustering Data Analysis Machine Learning Observational Studies Statistical Methods Causality Deutsches Ärzteblatt