Gépi tanulás az orvosi dolgok kritikus internetéhez: Alkalmazások és felhasználási esetek

Eredeti címe:

Machine Learning for Critical Internet of Medical Things: Applications and Use Cases

Könyv tartalma:

Ez a könyv a gépi tanulás alkalmazásait, kihívásait és jövőbeli trendjeit tárgyalja az orvosi területen, beleértve az alapvető és haladó témákat is. A könyv bemutatja, hogyan segíti a gépi tanulás a kórházi adminisztratív folyamatok zökkenőmentes lebonyolítását, a fertőző betegségek kezelését és a személyre szabott orvosi kezeléseket.

A szerzők bemutatják, hogyan segíthet a gépi tanulás a betegségek gyors és pontosabb diagnosztizálásában, a betegek egyszerű azonosításában, az új típusú terápiákban vagy kezelésekben, a kis molekulájú gyógyszerek modellezésében a gyógyszeriparban, valamint az olyan integrált technológiákon keresztül, mint a mesterséges intelligencia, valamint a mélytanulás, az innovációkban. A szerzők bemutatják, hogyan javítja a gépi tanulás az orvos és az orvosok orvosi képességeit is, hogy jobban diagnosztizálhassák betegeiket.

Ez a könyv a gépi tanulás fejlett, innovatív technikáit, keretrendszereit, koncepcióit és módszertanát mutatja be, amelyek növelik az egészségügyi rendszer hatékonyságát és eredményességét. A gépi és mélytanulás kutatói számára fogalmi megértést nyújt a technológiák orvosi területeken történő alkalmazásának különböző módszereiről; Tárgyalja a gépi tanulás és a tárgyak internetének szerepét a különböző vírusok és betegségek, például a COVID-19, az Ebola és a méhnyakrák felkutatásában világszerte; Tartalmazza a gépi tanulás alapjait és előrelépéseit az orvosi területen, jelentős esettanulmányokkal és gyakorlati alkalmazásokkal alátámasztva.