Ein kompakter Leitfaden, der medizinisches maschinelles Lernen in praxisnahen Schritten erklärt – von Datenaufbereitung über Feature‑Engineering bis zur Validierung und klinischen Anwendung, mit Python‑ und R‑Codebeispielen.