Verlaufsvorhersage

Verlaufsvorhersage bezeichnet die systematische Schätzung zukünftiger Entwicklungen oder Verlaufsrichtungen auf Basis historischer Daten und mathematischer Modelle. Der Begriff findet in Wissenschaft, Medizin, Technik und Wirtschaft Anwendung und umfasst sowohl zeitliche als auch kumulative Entwicklungen.

In der Medizin dient sie der Prognose des Krankheitsverlaufs, der Remissionswahrscheinlichkeit, Pflegebedarfs oder Mortalität. In der Technik kann sie zukünftiges Systemverhalten, Wartungsbedarf oder Ausfallwahrscheinlichkeit prognostizieren. In der Wirtschaft und Sozialwissenschaften werden Verläufe von Nachfrage, Kundenbindung oder sozialen Phänomenen modelliert.

Methoden: Zeitreihenmodelle wie ARIMA, Regressionsmodelle, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Markov-Ketten und dynamische Systeme. Je nach Fragestellung werden mechanistische Modelle kombiniert mit datengetriebenen Ansätzen. Wichtig ist die Berücksichtigung von Unsicherheit durch Vorhersageintervalle.

Datenbasis: Historische Messwerte, Merkmale, Ereignisse. Anforderungen: Qualität, Aufbereitung, Handling von fehlenden Werten, Datenerhebung, Datenschutz. Die Validierung erfolgt über Train-Test-Splits, Kreuzvalidierung oder zeitbasierte Validierung.

Bewertung: Genauigkeit (RMSE, MAE), Wahrscheinlichkeitsmetriken wie Brier-Score, Korrelation, Diskriminationskennzahlen wie Concordance-Index, Kalibrierung von Vorhersageintervallen. Interpretierbarkeit und klinische Relevanz spielen oft eine Rolle.

Herausforderungen: Unsicherheit, Datenqualität, Verzerrungen, Generalisierbarkeit, Overfitting, Ethik und Datenschutz, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitsdaten.

Verlaufsvorhersage ist ein interdisziplinäres Feld, das Modellierungstechniken, domänenspezifisches Wissen und robuste Evaluierung vereint, um politische, wirtschaftliche oder klinische Entscheidungen zu unterstützen.