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In vielen Bereichen der klinischen Medizin, aber auch in der Epidemiologie, werden Risikoprädiktionsmodelle eingesetzt um den weiteren Verlauf einer Krankheit bzw. das Auftreten einer bestimmten Krankheit vorherzusagen. Ein populäres Beispiel für die letztere Kategorie ist das Gail-Modell (in verschiedenen Varianten) für das Auftreten eines Mamma-Karzinoms. Mathematisch gesehen ist ein solches Modell eine Vorhersageregel, die eine prädizierte Wahrscheinlichkeit für das Auftreten des interessierenden Ereignisses, z.B. einer bestimmten Erkrankung, in einem bestimmten Zeitraum liefert. Diese Vorhersage nutzt die zur Zeit der Prädiktionsstellung verfügbaren individuellen Kovariablen-Informationen, z.B. über vorhandene Risikofaktoren. Häufig wird aus signifikanten Effekten solcher Risikofaktoren und/oder einer guten Kalibrierung des Prädiktionsmodells auf eine gute Vorhersageleistung geschlossen. Dies ist aber im Allgemeinen nicht der Fall. Zur Bewertung der Vorhersageleistung ist vielmehr eine unverzerrte Schätzung von geeigneten Maßzahlen für den Prädiktionsfehler notwendig, die einerseits die zeitliche Dimension angemessen berücksichtigen und andererseits einen Vergleich mit geeigneten Benchmark-Werten erlauben. Der Vortrag gibt eine kurze Übersicht über die moderne Anwendung klassischer statistischer Ansätze für eine solche Bewertung. An einigen Beispielen aus der Epidemiologie und der klinischen Medizin wird exemplarisch das Ausmaß der Unsicherheit von individuellen Vorhersagen durch Risikoprädiktionsmodelle illustriert.