Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde untersucht, inwieweit durch anamnestische Daten und spirometrische Parameter, wie sie typischerweise im klinischen Praxisalltag erhoben werden, formale Algorithmen erstellt werden können, die sowohl die Diagnose unterstützen als auch bei der Schulung von Ärzten von Wert sein könnten. Insgesamt konnte belegt werden, dass sich unter Berücksichtigung von Symptomen und Spirometrie anschauliche, nachvollziehbare diagnostische Algorithmen in Form von Entscheidungsbäumen und Bayesian Networks entwickeln ließen.     «

Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde untersucht, inwieweit durch anamnestische Daten und spirometrische Parameter, wie sie typischerweise im klinischen Praxisalltag erhoben werden, formale Algorithmen erstellt werden können, die sowohl die Diagnose unterstützen als auch bei der Schulung von Ärzten von Wert sein könnten. Insgesamt konnte belegt werden, dass sich unter Berücksichtigung von Symptomen und Spirometrie anschauliche, nachvollziehbare diagnostische Algorithmen in Form von Entsc...     »