In den Neurowissenschaften versprachen und versprechen bildgebende Verfahren neue Erkenntnisse über Grundlagen psychischer Erkrankungen. Viele der bisher veröffentlichten Studien litten unter relativ kleinen Stichproben. Neue Methoden der Big Data-Analysen erlauben die Zusammenführung vieler Studien zu großen Datensätzen mit entsprechend größerer Aussagekraft. Die Nutzbarmachung dieser Vorgehensweise hängt aber wesentlich von geeigneten analytischen Verfahren ab. In einer gerade von „Nature Machine Intelligence“ akzeptierten Arbeit vergleicht Juniorprofessor Danilo Bzdok (Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik, Uniklinik RWTH Aachen; Sektion JARA-BRAIN der Jülich Aachen Research Alliance) mit seinen Ko-Autoren verschiedene Analyseverfahren und nimmt eine Abwägung zwischen komplexeren vs. besser interpretierbaren Vorgehensweisen vor.
Das Manuskript ist Teil der Springer Nature Content Sharing Initiative und hier abrufbar.
