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Erschienen in: Annals of Surgical Oncology 13/2022

18.08.2022 | Gastrointestinal Oncology

Reply to: Letter to the Editor: Comment on “Prediction of Survival Outcomes Based on Preoperative Clinical Parameters in Gastric Cancer” by Bektaş, Mustafa et al.

verfasst von: Ho-Jung Shin, MD, Chul-kyu Roh, MD, Sang-Yong Son, MD, Hoon Hur, MD, PhD, Sang-Uk Han, MD, PhD, Yong-Ok Choi, PhD

Erschienen in: Annals of Surgical Oncology | Ausgabe 13/2022

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Excerpt

First of all, thank you for the thoughtful comments. We have thoroughly reviewed your comments and fully agree with your opinion concerning the robustness of machine learning (ML) algorithms. In the field of prediction, ML algorithms have outperformed the previous conventional regression models, as you commented.1 We were already aware, at the time of publication, of the need for future study using ML algorithms, and we cited this in the discussion. …
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Akcay M, Etiz D, Celik O. Prediction of survival and recurrence patterns by machine learning in gastric cancer cases undergoing radiation therapy and chemotherapy. Adv Radiat Oncol. 2020;5(6):1179–87.CrossRefPubMedPubMedCentral Akcay M, Etiz D, Celik O. Prediction of survival and recurrence patterns by machine learning in gastric cancer cases undergoing radiation therapy and chemotherapy. Adv Radiat Oncol. 2020;5(6):1179–87.CrossRefPubMedPubMedCentral
2.
Zurück zum Zitat Petch J, Di S, Nelson W. Opening the Black Box: The promise and limitations of explainable machine learning in cardiology. Can J Cardiol. 2022;38(2):204–13.CrossRefPubMed Petch J, Di S, Nelson W. Opening the Black Box: The promise and limitations of explainable machine learning in cardiology. Can J Cardiol. 2022;38(2):204–13.CrossRefPubMed
3.
Zurück zum Zitat Bishop JM. Artificial intelligence is stupid and causal reasoning will not fix it. Front Psychol. 2020;11:513474.CrossRefPubMed Bishop JM. Artificial intelligence is stupid and causal reasoning will not fix it. Front Psychol. 2020;11:513474.CrossRefPubMed
4.
Zurück zum Zitat Daugaard Jørgensen M, Antulov R, Hess S, Lysdahlgaard S. Convolutional neural network performance compared to radiologists in detecting intracranial hemorrhage from brain computed tomography: a systematic review and meta-analysis. Eur J Radiol. 2022;146:110073.CrossRefPubMed Daugaard Jørgensen M, Antulov R, Hess S, Lysdahlgaard S. Convolutional neural network performance compared to radiologists in detecting intracranial hemorrhage from brain computed tomography: a systematic review and meta-analysis. Eur J Radiol. 2022;146:110073.CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
Reply to: Letter to the Editor: Comment on “Prediction of Survival Outcomes Based on Preoperative Clinical Parameters in Gastric Cancer” by Bektaş, Mustafa et al.
verfasst von
Ho-Jung Shin, MD
Chul-kyu Roh, MD
Sang-Yong Son, MD
Hoon Hur, MD, PhD
Sang-Uk Han, MD, PhD
Yong-Ok Choi, PhD
Publikationsdatum
18.08.2022
Verlag
Springer International Publishing
Erschienen in
Annals of Surgical Oncology / Ausgabe 13/2022
Print ISSN: 1068-9265
Elektronische ISSN: 1534-4681
DOI
https://doi.org/10.1245/s10434-022-12382-7

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