Modeling in Medical Decision Making
A Bayesian Approach
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Parallelisierte Algorithmen auf Hochleistungsrechnern ermöglichen in letzter Zeit Simulationen mit immer mehr Variablen und haben zur Entwicklung neuer, aussagekräftiger Hilfsmittel der medizinischen Statistik und Entscheidungsfindung beigetragen. Ausgehend von einem interdisziplinärern Ansatz, konzentriert sich der Autor in erster Linie auf Bayes-Verfahren und deren Anwendung in der Medizin. Fallstudien illustrieren die Ansätze (vor allem Bayes- und Markov-Monte-Carlo-Methoden) und deren Implementation in Computerprogramme. Mit zahlreichen Fallstudien, die nicht nur für die medizinische Entscheidungsfindung relevant und interessant sind.
Recent progress in fast, parallel computing and in simulation-based inference has lead to the development of extremely powerful statistical tools. These can now be successfully applied to address the most pressing practical and ethical concerns arising from medical decision problems.
Recent progress in fast, parallel computing and in simulation-based inference has lead to the development of extremely powerful statistical tools. These can now be successfully applied to address the most pressing practical and ethical concerns arising from medical decision problems.
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