Der folgende Gastartikel stammt von Justin Manjourides, Associate Professor für Biostatistik, Real-World Evidence und Gesundheitsdatenwissenschaften an der Northeastern University. Er betont, dass die Verwendung von KI für datengesteuerte Erkenntnisse erstaunlich Ähnlichkeiten mit den traditionellen statistischen Methoden aufweist, die seit Hunderten von Jahren zur Extraktion von Bedeutung aus Daten verwendet werden. Beim Versuch, aufkommende Technologien wie generative KI in organisatorische Prozesse zu integrieren, ist es wichtig, nicht aus den Augen zu verlieren, was wir über den wissenschaftlichen Prozess der Generierung zuverlässiger Ergebnisse gelernt haben. Als Statistiker stellt er fünf wichtig Fragen, die man sich stellen sollte, wenn man KI zur Unterstützung der Gesundheitsforschung einsetzt.
Die erste Frage lautet, ob die KI die Frage beantworten wird, die Sie tatsächlich stellen möchten. Ein wichtiges Element einer guten Studie ist das Stellen der richtigen Frage. Wenn Sie die Frage so stellen, dass Sie die gewünschte Antwort erhalten, sind die ergriffenen analytischen Maßnahmen für jeden der drei Fälle unterschiedlich. Daher ist es wichtig, angemessene und durchdachte Forschungsfragen zu stellen, damit die analytischen Entscheidungen klar werden.
Eine entscheidende Frage ist, ob Sie über die entsprechenden Daten verfügen, um Ihre Frage zu beantworten. Alle Modelle, von linearer Regression bis zur generativen KI, sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugeführt werden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten, die für die Beantwortung Ihrer Frage verwendet werden, genau, gut gelabelt und divers genug sind, um Ihre Studienpopulation vollständig zu erfassen.
Eine weitere Überlegung ist, ob man genügend Daten besitzt, um das gewünschte Modell anzupassen. Moderne KI-Modelle erfordern oft große Mengen an Daten zur Schulung. Es ist jedoch nicht einfach zu wissen, wie viele Datenpunkte benötigt werden. Statistische Modelle können eine Alternative sein, wenn Sie noch nicht genug Daten haben, um das gewünschte KI-Modell anzupassen.
Es ist auch wichtig, sich der Einschränkungen des ausgewählten KI-Algorithmus bewusst zu sein. Es ist entscheidend zu verstehen, ob der gewählte Algorithmus die gewünschte Art von Antwort auf die gestellte Frage liefern wird. Darüber hinaus sollte die Zuverlässigkeit der generierten Erkenntnisse oder Einsichten bewertet werden, vor allem in Bezug auf die Komplexität der Modelle und die Unsicherheiten, die sie mit sich bringen. Es ist wichtig, die Robustheit und Reproduzierbarkeit des Modells zu verstehen, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen.