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Machine-Learning wird immer wichtiger in der medizinischen Forschung. Die Informatik wird damit zum zentralen Treiber des Fortschritts in der Medizin. Gundler ist ein Entwickler der ersten Generation, der Machine-Leraning der Moderne als Studium absolvierte.
Bearbeitete Kübernetik “Machine Learning in der Medizin”
Die Wie-Frage
Die konkrete Kübernetik Wie-Frage, die Christopher behandelt lautet:
“Wie nutze ich machinelles Lernen in der Medizin zum Wohle des Patienten?”
Antwort-Satz 1
Das Wichtigste, um machinelles Lernen in der Medizin einzusetzen, ist, eine überprüfte Korrektheit des Algorithmus und das Vertrauen des Patienten in diesen.
Antwort-Satz 2
Beginnen sollte ich mit der Herstellung absoluter Transparenz für den Patienten, der keine seiner Fragen offen lässt.
ToDos ableiten
Um durch Handeln weiterzukommen, zu lernen und ein Thema noch besser durchdringen zu können, braucht jede erstellte Kübernetik ein persönliches Commitment, in den nächsten zwei Wochen drei konkrete ToDos umzusetzen. Diese müssen unbedingt im eigenen Kontrollbereich liegen und dürfen nicht von anderen Umständen abhängen.
Gundler leitet für sich und als Empfehlung für Interessierte folgende Aufgaben ab:
- Ich dokumentiere schonungslos
- Ich konsultiere fachliche Experten
- Ich arbeite an der Validierbarkeit
Fazit
Wie immer, wirken die Antworten einer mit dem Canvas erstellten Kübernetik nach reiflicher, vernetzter Überlegung einfach.
Gundler dazu:
“Verglichen mit anderen Experten-Kübernetiken auf dieser Webseite, scheint diese nicht sonderlich komplex. Aber doch bietet sie spannende Einblicke. Schon alleine, dass nach diesem Schema die Leistungsfähigkeit des KI-Modelles gegenüber seiner Transparenz und Erklärbarkeit in den Hintergrund zu treten hat. Das ist eine Erkenntnis, die sicherlich die allermeisten Medizin-Informatiker teilen werden. Das spricht für die Funktionalität der Kübernetik als Methode zum Komplexiäts-Verständnis und -Bewältigung!”
Mehr zu Christopher Gundler
Auf LinkedIN – https://www.linkedin.com/in/christopher-gundler/