Deep Learning und alternative Lernstrategien für retrospektive klinische Daten aus der Praxis

In den letzten Jahren gibt es in der Gesundheitsforschungsgemeinschaft zunehmende Begeisterung für künstliche Intelligenz, um Big Data-Analysen bereitzustellen und Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Einer der Hauptgründe dafür ist der enorme Einfluss von Deep Learning bei der Nutzung komplexer Gesundheits-Big-Data. Obwohl Deep Learning ein leistungsstarkes Analysewerkzeug für die komplexen Daten in elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) ist, gibt es auch Einschränkungen, die die Wahl von Deep Learning in bestimmten Gesundheitsanwendungen nachteilig machen können. In diesem Papier geben wir einen kurzen Überblick über die Einschränkungen von Deep Learning, veranschaulicht durch Fallstudien, die im Laufe der Jahre durchgeführt wurden, mit dem Ziel, die Überlegung alternativer Analyseansätze für das Gesundheitswesen zu fördern.