Review untersucht Konzepte des maschinellen Lernens für Mikrobiologen

In einem Rezension In Nature Reviews MikrobiologieProfessor Levi Waldron und Kollegen betonen die zunehmende Bedeutung des maschinellen Lernens in der Mikrobiologie, wo es für Aufgaben wie die Vorhersage von Antibiotikaresistenzen und die Verknüpfung menschlicher Mikrobiommerkmale mit komplexen Wirtskrankheiten eingesetzt wird.

Gemeinsam mit Co-Autoren der Universität Trient und des Europäischen Instituts für Onkologie in Italien untersucht Waldron die wichtigsten Konzepte, Aufgaben und Anwendungen des maschinellen Lernens, die für experimentelle und klinische Mikrobiologen relevant sind. Die Überprüfung bietet einem Mikrobiologen die minimale Toolbox, um maschinelles Lernen in seinem Fachgebiet kritisch bewerten und anwenden zu können.

„Es war spannend zu versuchen, die wesentlichen Konzepte des maschinellen Lernens für ein breites Publikum von Mikrobiologen herauszuarbeiten und dies als Teil eines Teams mit so viel Fachwissen zu tun“, sagt Waldron. „Ich denke, dass dieser Bericht auch für andere Fachleute des öffentlichen Gesundheitswesens außerhalb des Bereichs der Mikrobiologie interessant sein wird, die lediglich einen konzeptionellen, verständlichen, aber gründlichen Überblick über maschinelles Lernen wünschen.“