Originaltitel:
Deep Learning for Healthcare Decision Making
Inhalt des Buches:
Das Gesundheitswesen leidet heute bekanntermaßen unter isolierten und fragmentierten Daten, verzögerter klinischer Kommunikation und uneinheitlichen Workflow-Tools, die durch mangelnde Interoperabilität aufgrund von herstellergebundenen Gesundheitssystemen, mangelndem Vertrauen zwischen den Dateninhabern und Sicherheits-/Privatsphärenbedenken in Bezug auf den Datenaustausch verursacht werden. Die Gesundheitsinformationsbranche ist bereit für große Sprünge und Fortschritte in Bezug auf Wachstum und Weiterentwicklung.
Dieses Buch ist ein Versuch, das verborgene Potenzial der enormen Menge an Gesundheitsinformationen und -technologien freizulegen. In diesem Buch versuchen wir, zahlreiche überzeugende Ansichten, Richtlinien und Rahmenwerke zu kombinieren, um durch die erfolgreiche Anwendung von Deep-Learning-Frameworks personalisierte Gesundheitsdienstoptionen zu ermöglichen. Der Fortschritt im Gesundheitswesen wird schrittweise erfolgen, da es durch die Anwendung geeigneter KI, Deep-Net-Frameworks und Muster im Laufe der Zeit aus Zusammenhängen zwischen Daten lernt. Die größte Herausforderung für das Gesundheitswesen ist das effektive und genaue Lernen von unstrukturierten klinischen Daten durch die Anwendung präziser Algorithmen. Falsche Eingabedaten, die zu fehlerhaften Ergebnissen mit falsch-positiven Ergebnissen führen, sind im Gesundheitswesen nicht hinnehmbar, da das Leben der Patienten auf dem Spiel steht. Dieses Buch wurde mit der Absicht geschrieben, die Risiken und Möglichkeiten aufzudecken, die mit der Realisierung von personalisierten Gesundheitsdiensten durch effiziente und effektive Deep-Learning-Algorithmen verbunden sind.
Der besondere Schwerpunkt dieses Buches liegt auf der Anwendung von Deep Learning in allen Bereichen des Gesundheitswesens, einschließlich klinischer Studien, Telemedizin, Verwaltung von Gesundheitsakten usw.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9788770223898 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 272 |
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