
Combating Women's Health Issues with Machine Learning: Challenges and Solutions
Der Schwerpunkt dieses Buches liegt auf der Untersuchung von Frauengesundheitsproblemen und der Rolle, die maschinelles Lernen als Lösung für diese Herausforderungen spielen kann. Dieses Buch veranschaulicht fortschrittliche, innovative Techniken/Frameworks/Konzepte/Methoden des maschinellen Lernens, die das zukünftige Gesundheitssystem verbessern. In Combating Women's Health Issues with Machine Learning: Challenges and Solutions befasst sich mit den grundlegenden Konzepten und der Analyse von Algorithmen des maschinellen Lernens.
Die Herausgeber und Autoren dieses Buches untersuchen neue Ansätze für verschiedene altersbedingte medizinische Probleme, mit denen Frauen konfrontiert sind. Die Themen reichen von der Diagnose von Krankheiten wie Brust- und Eierstockkrebs bis zum Einsatz von Deep Learning bei der pränatalen Ultraschalldiagnose. Die Autoren untersuchen auch den besten Klassifikator für maschinelles Lernen, um das genaueste Vorhersagemodell für das Unfruchtbarkeitsrisiko von Frauen zu erstellen. Zu den behandelten Themen gehören auch geschlechtsspezifische Unterschiede bei der Behandlung von Typ-2-Diabetes und deren Management unter Berücksichtigung des Geschlechts durch den Einsatz künstlicher Intelligenz. In dem Buch werden auch fortschrittliche Techniken zur Bewertung und Behandlung von Symptomen kardiovaskulärer Erkrankungen erörtert, die bei Frauen häufiger auftreten, aber von vielen Gesundheitsdienstleistern oft übersehen oder falsch diagnostiziert werden.
Abschließend werden künftige Überlegungen und Herausforderungen auf dem Gebiet der Frauengesundheit unter Verwendung künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dieses Buch richtet sich an medizinische Forscher, Techniker im Gesundheitswesen, Wissenschaftler, Programmierer und Studenten, die Anwendungen des maschinellen Lernens und des Deep Learning im Gesundheitswesen, insbesondere im Hinblick auf die Gesundheit von Frauen, besser verstehen und entwickeln möchten.