Esto es en seguimiento a una pregunta anterior. aquí :
Modelo de red neuronal para predecir el resultado del tratamiento
y podría considerarse que se refiere a un aspecto diferente de esta pregunta:
Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en estudios clínicos con muestras pequeñas
Gracias a Zach, que sugirió que se repitiera.
Ahora he leído bastante sobre CART, randomForest, redes neuronales y aprendizaje automático en general, he aprendido sobre WEKA y los paquetes de R, he visto y seguido las conferencias de ingeniería de Stanford http://www.ml-class.org/course/class/index Estoy en 3 capítulos de Hastie. Dado el tipo de datos que vemos regularmente en la investigación orientada a la clínica - montones de parámetros clínicos + montones de parámetros bioquímicos + datos de pruebas de lápiz y papel +/- datos de neuroimagen con números pequeños, tengo la sensación de que me estoy perdiendo algo. No leo regularmente sobre la aplicación de técnicas de ML en la literatura de investigación. Mi pregunta es: ¿me he enganchado a algo que es dudoso y, por lo tanto, considerado con sospecha justificada por los clínicos investigadores y los bioestadísticos que lo conocen bien, o estas técnicas son realmente pasadas por alto o temidas fuera de la "analítica empresarial"? ¿Qué es lo que hace que sea un "nicho"?
