Auswahlverfahren für Ensemble-Merkmale

Da der Forschungsgemeinschaft zunehmend große und komplexe Datensätze zur Verfügung stehen, werden fortschrittlichere und ausgefeiltere Datenanalysetechniken benötigt, um diese Daten zu nutzen und zu verwalten. Mithilfe von maschinellem Lernen und Data-Mining-Methoden kann aus einer Vielzahl großer und heterogener Datenquellen wichtiges Wissen gewonnen werden, das die biomedizinische Forschung und die Gesundheitsversorgung unterstützt. Die datengesteuerte Gesundheitsfürsorge steht im Mittelpunkt der Vision von lernenden Gesundheitssystemen und birgt ein großes Potenzial für die Veränderung des derzeitigen Gesundheitszustands. Predictive Data Mining wird zu einem wichtigen Analyseinstrument für die wissenschaftliche Gemeinschaft und die klinischen Praktiker im Bereich der Medizin. Die sekundäre Nutzung von Patienten- und klinischen Studiendaten ist in der Lage, die Gesundheitsversorgung für den Einzelnen zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht es die Erweiterung des Wissens über Krankheiten und Behandlungen und führt zu einer Steigerung der Effizienz und Effektivität der Gesundheitssysteme.