Künstliche neuronale Netze für Erfolgsprognose besser geeignet als ein logistisches Regressionsmodell

Fazit

Nach den Ergebnissen der Studie ist ein KNN-Modell besser geeignet, die Patientenzufriedenheit nach chirurgischer Intervention bei Lumbalstenose vorauszusagen als ein logistisches Regressionsmodell. Obwohl anzustreben sei, die Aussagegenauigkeit durch die Einbeziehung von mehr Patienten und zusätzlichen Parametern zu maximieren, halten die Autoren das von ihnen entwickelte Modell für einen akzeptablen Test, um die 2-Jahres-Zufriedenheit bei diesen Patienten vorauszusagen. Wegen des retrospektiven Charakters der Analyse und der geringen Patientenzahl seien weitere Studien notwendig, die auch die Unterschiede zwischen kurz- und langfristigem Follow-up einbeziehen sollten.