Çalışmanın ortak yazarı ve Geisinger Üniversitesi Çevirisel Veri Bilimi & Enformatik Bölümü’nde yardımcı profesör olan Chris Haggerty şöyle aktarıyor: “Makine öğreniminin, tıbbi görüntüler ve videolar gibi yapılandırılmamış veri kümelerinin çok çeşitli klinik tahmin modellerinde iyileştirmesi amacıyla kullanabileceğini keşfetmekten heyecan duyuyoruz.” Elektronik kalp kaydının veri bakımından en zengin bileşenlerden biri haline gelen görüntüleme, çoğu tıbbi uzmanlık alanındaki tedavi kararlarının
Çalışm a nın ort   ak yazar ı v   e G e isinge r Ü niversitesi Çevir ise l V  er i Bi 
 limi & Enfor m atik B ö lümü’nde yardımcıprof esör ol a  n Chr  is Hagge  rty şö yle aktarıy  or: “M ak i ne öğ r enim inin, tı  b bi gör ü ntül er v   e vi deolar gi b  i yapılandı rılmamış ve r i küm elerin in ç o  k ç e  şitli k linik tahm i n modeller inde iyi  leş tirmesi am acıyla kulla  nabileceğini keşfetme k ten heyec  an duyuyoruz  .” Ele k t ronik kal p kaydın ın ver i ba kımından e   n zeng in bi leşenlerd enbiri hal ine g  ele n görüntül eme,ç oğ u t ıbbi uzm anlık alanındak i te d avi karar larının