Das ist beim Studiendesign zu beachen

Der Erstautor Steve Halligan schreibt in eigener Sache, er ist leitender Professor des Instituts für medizinische Bildgebung am University College London. Mängel bei der Anwendung wissenschaftlicher Methoden führten bei der Auswertung von Bildgebungsdaten zu Modellen mit eingeschränkter Aussagekraft und fraglichem Nutzen. Derzeit sei ein „Tsunami“ von Studien zu Radiomics zu beobachten, aber „Big Data“ und „Bad Data“ trennten nur ein schmaler Grat. Zur Entwicklung und Evaluation prognostischer Modelle mit radiologischen Biomarkern werden Fallstricke und Lösungen aufgezeigt.

Fazit

Die Zusammenfassung ist nur ein kleiner Teil der von Halligan, Menu und Mallett aufgezeigten Probleme und Empfehlungen, wenn eine Studie entworfen, durchgeführt und eine Fülle von Daten analysiert wird. Grundsätzlich empfehle sich die Kooperation mit Biostatistikern, insbesondere bei der Modellentwicklung und -auswertung. Gerade im Hinblick auf Radiomics als Biomarker bestünden erhebliche Hürden, aber gute Wissenschaft sei eben selten einfach.

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Article published online:
16 August 2022