Parallelisierte Algorithmen auf Hochleistungsrechnern ermglichen in letzter Zeit Simulationen mit immer mehr Variablen und haben zur Entwicklung neuer, aussagekrftiger Hilfsmittel der medizinischen Statistik und Entscheidungsfindung beigetragen. Ausgehend von einem interdisziplinrern Ansatz, konzentriert sich der Autor in erster Linie auf Bayes-Verfahren und deren Anwendung in der Medizin. Fallstudien illustrieren die Anstze (vor allem Bayes- und Markov-Monte-Carlo-Methoden) und deren Implementation in Computerprogramme. Mit zahlreichen Fallstudien, die nicht nur fr die medizinische Entscheidungsfindung relevant und interessant sind.