Validierung von Machine Learning Algorithmen

Der Einsatz von Machine Learning (ML) Modellen im Gesundheitswesen kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Diagnosen erhöhen und die Behandlungsplanung sowie die Patientenversorgung verbessern. Die Übersetzung akademischer Forschung in Anwendungen, die in klinischen Umgebungen einsetzbar sind, erfordert die Fähigkeit zur Verallgemeinerung und hohe Reproduzierbarkeit, die von einer rigiden und soliden Methodik für die Entwicklung und Bewertung von ML-Modellen abhängen. Dieser Artikel beschreibt die grundlegenden Konzepte und Prozesse zur Bewertung von ML-Modellen und hebt gängige Arbeitsabläufe hervor. Er schließt mit einer Diskussion der Anforderungen für den Einsatz von ML-Modellen in klinischen Umgebungen.