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
Ça lışma nı n or   tak ya z  arı v e Geisi nger Ünive rsitesi Çevirise  l V er i B il imi & Enfor m a tik Böl ümü’nde ya rd ımcı p rofe sör o l an Chr i s Ha ggert y ş   öyle akt arıyor: “M  ak ine ö  ğreniminin , tıbb i görün tü ler v   e v ideolar gib i yapılandırıl mamış v er i kümelerini n ço  k çe  şit li k  linik tah mi  n m odellerinde iyil e şti rmesi amacı yla k ullanabilec eği ni keşfetmekt en he yecan d uyuyo ruz. ” El ektr onik ka   lp kay  dının v er  i bakımın dan e   n z  e ngin bileşenl erden bi ri halin e gele n görü n tül eme, çoğ u tıb bi uzman lık alan ındaki te da vi karar larını n