Sogenannte "tiefe neuronale Netze" liefern in vielen biomedizinischen Fragestellungen erstaunlich genaue Ergebnisse. Im Gegensatz zu vielen herkömmlichen Verfahren basieren sie auf einem Training mit vorhandenen Daten. So sind sie in der Lage, vollautomatisch Muster in großen Datenmengen zu erkennen und diese effektiv auf neue, unbekannte Daten anzuwenden. Doch was lernen diese Netze? Dadurch, dass sie Millionen von Parametern "lernen", ist diese Frage nicht trivial zu beantworten.

Die Arbeitsgruppe Biosignalverarbeitung am Institut für Medizinische Informatik der Universitätsmedizin Göttingen beschäftigt sich intensiv mit diesen Fragestellungen. Anhand von Beispielen aus der Kardiologie und der Schlafmedizin geben wir Einblicke in die Funktionsweise neuronaler Netze und vergleichen diese mit evidenzbasierten Leitlinien aus der klinischen Praxis.