Mélytanulás az egészségügyi döntéshozatalhoz

Eredeti címe:

Deep Learning for Healthcare Decision Making

Könyv tartalma:

Az egészségügyi ellátás ma közismerten szenved a silózott és töredezett adatoktól, a késedelmes klinikai kommunikációtól és az eltérő munkafolyamatok eszközeitől, mivel az interoperabilitás hiánya miatt az egészségügyi rendszerek szállítói zárral vannak ellátva, az adatbirtokosok közötti bizalom hiánya és az adatmegosztással kapcsolatos biztonsági/magánéletvédelmi aggályok miatt. Az egészségügyi információs ágazat készen áll a növekedés és a fejlődés nagy ugrásaira.

Ez a könyv kísérletet tesz arra, hogy feltárja a hatalmas mennyiségű egészségügyi információ és technológia rejtett lehetőségeit. A könyvben számos meggyőző nézetet, iránymutatást és keretrendszert próbálunk ötvözni, hogy a mélytanulási keretrendszerek sikeres alkalmazásával lehetővé tegyük a személyre szabott egészségügyi szolgáltatási lehetőségeket. Az egészségügyi ágazat fejlődése fokozatos lesz, ahogy az adatok közötti asszociációkból tanul az idő múlásával a megfelelő AI, mélyhálós keretek és minták alkalmazásával. Az egészségügy előtt álló legnagyobb kihívás a strukturálatlan klinikai adatok hatékony és pontos tanulása pontos algoritmusok alkalmazásával. Az egészségügyben tűrhetetlen, hogy a hibás bemeneti adatok téves kimenetekhez és hamis pozitív eredményekhez vezessenek, mivel a betegek élete forog kockán. Ez a könyv azzal a szándékkal íródott, hogy feltárja a személyre szabott egészségügyi szolgáltatások hatékony és eredményes mélytanulási algoritmusok révén történő megvalósításának tétjét és lehetőségeit.

A könyv különös hangsúlyt fektet a mélytanulás alkalmazására az egészségügy bármely területén, beleértve a klinikai vizsgálatokat, a telemedicinát, az egészségügyi nyilvántartások kezelését stb.