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Erschienen in: Journal of Neurology 11/2018

02.08.2018 | Neurological Update

Machine learning in neurology: what neurologists can learn from machines and vice versa

verfasst von: Rose Bruffaerts

Erschienen in: Journal of Neurology | Ausgabe 11/2018

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Abstract

Artificial intelligence is increasingly becoming a part of everyday life. This raises the question whether clinical neurology can benefit from these novel methods to increase diagnostic accuracy. Several recent studies have used machine learning classifiers to predict whether subjects suffer from a neurological disorder. This article discusses whether these methods are ready to make their entrance into clinical practice. The underlying principles of classification will be explored, as well as the potential pitfalls. Strengths of machine learning methods are that they are unbiased and very sensitive to patterns emerging from small changes spread across a large number of variables. Potential pitfalls are that building reliable classifiers requires large amounts of well-selected data and extensive validation. Currently, machine learning classifiers offer neurologists a new diagnostic tool which can aid in the diagnosis of cases with a high degree of uncertainty.
Literatur
6.
Zurück zum Zitat Duncan J (2010) How intelligence happens. Yale University Press, New Haven Duncan J (2010) How intelligence happens. Yale University Press, New Haven
Metadaten
Titel
Machine learning in neurology: what neurologists can learn from machines and vice versa
verfasst von
Rose Bruffaerts
Publikationsdatum
02.08.2018
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Journal of Neurology / Ausgabe 11/2018
Print ISSN: 0340-5354
Elektronische ISSN: 1432-1459
DOI
https://doi.org/10.1007/s00415-018-8990-9

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