Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences
Überblick über den aktuellen Stand der Technik beim Einsatz von künstlicher Intelligenz in Medizin und Biologie
Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences zeigt die Bemühungen in den Bereichen der Computational Biology und der medizinischen Wissenschaften, robuste, genaue und effiziente Computeralgorithmen für die Modellierung des Verhaltens komplexer biologischer Systeme zu entwerfen und zu implementieren, und zwar viel schneller als mit traditionellen, ausschließlich auf der Theorie basierenden Modellierungsansätzen.
Mit Kapiteln, die von internationalen Experten auf dem Gebiet der medizinischen und biologischen Forschung geschrieben wurden, enthält Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences Informationen über:
⬤ Studien der Autoren, die das Ergebnis jahrelanger interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Klinikern, Informatikern, Mathematikern und Ingenieuren sind.
⬤ Unterschiede zwischen den traditionellen computergestützten Ansätzen zur Datenverarbeitung (die der mathematischen Biologie) und dem Zyklus Experiment - Daten - Theorie - Modell - Validierung.
⬤ Bestehende Ansätze zur Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen, z. B. Watson Oncology von IBM, Hanover von Microsoft und DeepMind von Google.
⬤ Schwierigkeiten auf dem Gebiet, die durch technologische Veränderungen entstanden sind, und mögliche zukünftige Richtungen, die diese Veränderungen einschlagen können.
Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences ist eine zeitgemäße und aktuelle Quelle für die Integration von künstlicher Intelligenz in Medizin und Biologie und ist nicht nur für Fachwissenschaftler von großem Nutzen, sondern auch für MSc- oder PhD-Studenten, die sich für Fortschritte auf diesem Gebiet interessieren.
| ISBN: | 9781119846536 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 432 |
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