m Jahr 2022 startete Trillium eine Serie von Fortbildungsbeiträgen, die theoretisches und praktisches Wissen über den Einsatz von Statistik und Informationsverarbeitung in der Medizin vermitteln sollen. Alle Inhalte werden in unseren Zeitschriften Trillium Krebsmedizin und Trillium Diagnostik publiziert und nach dem Erscheinen unter www.trillium.de/services/statistik-in-der-medizin online verfügbar gemacht.
Die Serie umfasst bislang sieben Beiträge, von denen sich sechs mit den Grundlagen der Biostatistik in der Onkologie befassen. Die dort behandelten Themen sind:
- p-Wert und statistische Signifikanz
- Odds Ratio und Hazard Ratio
- Konfidenzintervalle
- Überlebenszeitanalysen
- Real World Data in klinischen Studien
- Vorhersagewert von Früherkennungstests
Mit dem siebten Beitrag haben wir Ende 2024 ein neues Kapitel aufgeschlagen, das in dieser Ausgabe fortgesetzt wird. Es geht darin um maschinelles Lernen (ML) als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Ausgehend von den Anfängen der KI-Forschung in den 1950er-Jahren haben wir die Entwicklung bis zu zwei hochaktuellen Einsatzgebieten skizziert: der generativen KI, die dank ChatGPT & Co. derzeit die Schlagzeilen beherrscht, und der prädiktiven KI, die seit Jahrzehnten ein eher ruhiges, dafür aber umso effizienteres Dasein in den Datenwissenschaften führt.
Die prädiktive KI beleuchten wir in dieser Ausgabe am Beispiel von maschinell erstellten Entscheidungsbäumen. Wir stellen einen Algorithmus vor, der innerhalb von Sekunden eine Aufgabe löst, für die menschliche Experten in der Regel Tage bis Wochen benötigen würden. Und wir zeigen, dass diese Form des maschinellen Lernens keine Zauberei, sondern grundsolide Statistik ist.
Sabrina Kempe
