Bewertung:
Die Rezensionen heben das Buch „Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare“ als wertvolle Ressource sowohl für Neulinge als auch für erfahrene Fachleute im Bereich der Gesundheitsanalyse hervor. Es erklärt komplexe Konzepte durch klare Formulierungen und Fallstudien aus der Praxis, was es zu einer empfehlenswerten Lektüre für alle macht, die sich mit Big Data und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen beschäftigen. Einige Kritiker weisen jedoch auf einen Mangel an Tiefe in bestimmten Bereichen und den relativ hohen Preis des Buches hin.
Vorteile:⬤ Bietet eine umfassende Einführung in Big Data und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen.
⬤ Verwendet eine klare Sprache, um komplexe Themen zu erklären.
⬤ Enthält detaillierte Fallstudien aus der Praxis, die praktische Anwendungen veranschaulichen.
⬤ Entmystifiziert die Konzepte für Anfänger und Nicht-Experten.
⬤ Wertvolle Ressource für Fachleute, die ihr Verständnis der Datenanalyse im Gesundheitswesen verbessern wollen.
⬤ Einige Rezensionen erwähnen einen Mangel an Tiefe und Details bei bestimmten Themen.
⬤ Kritik, weil es Elemente enthält, die sich wie rein akademische Abhandlungen anfühlen.
⬤ Die besprochenen proprietären Frameworks werden nicht vollständig erklärt oder referenziert.
⬤ Das Buch wird von einigen Rezensenten als teuer angesehen, obwohl viele der Meinung sind, dass es einen guten Gegenwert bietet.
(basierend auf 12 Leserbewertungen)
Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare
Die Umgestaltung des Gesundheitswesens erfordert, dass wir ständig nach neuen und besseren Wegen suchen, um Erkenntnisse zu verwalten - sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation. Die Fähigkeit, neue Erkenntnisse effizient als Nebenprodukt des Tagesgeschäfts einer Organisation zu gewinnen und zu operationalisieren, wird für Krankenhäuser und Gesundheitssysteme immer wichtiger, um zu überleben und zu florieren. Eine der langjährigen Herausforderungen in der Gesundheitsinformatik ist die Fähigkeit, mit der schieren Vielfalt und Menge an unterschiedlichen Gesundheitsdaten umzugehen und die zunehmende Notwendigkeit, daraus Wahrhaftigkeit und Wert abzuleiten.
Entmystifizierung von Big Data und maschinellem Lernen für das Gesundheitswesen untersucht, wie Organisationen des Gesundheitswesens dieses Geflecht von Big Data nutzen können, um neuen Geschäftswert, Anwendungsfälle und Wissen zu entdecken, und wie Big Data in bereits bestehende Business Intelligence- und Analysebemühungen eingeflochten werden kann. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie:
⬤ Fähigkeiten zu entwickeln, um Big-Data-Mythen zu erkennen und zu zerstören.
⬤ Ein Experte darin werden, den Hype von der Realität zu unterscheiden.
⬤ Verstehen Sie die V's, die im Gesundheitswesen wichtig sind und warum.
⬤ Harmonisieren Sie die 4 K's für kleine und große Daten.
⬤ Wählen Sie Datenqualität vor Datenfidelität.
⬤ Lernen Sie, wie Sie das NRF-Framework anwenden können.
⬤ Beherrschen Sie angewandtes maschinelles Lernen für das Gesundheitswesen.
⬤ Führen Sie eine Führung durch die Lernalgorithmen durch.
⬤ Erkennen Sie die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen und seien Sie darauf vorbereitet, indem Sie bewährte Verfahren, Feedbackschleifen und kontextuell intelligente Agenten (CIAs) einsetzen.
Die Vielfalt der Daten im Gesundheitswesen erstreckt sich über mehrere Geschäftsabläufe, Formate (strukturiert, un- und halbstrukturiert), Integration am Ort der Pflege/des Bedarfs und Integration mit vorhandenem Wissen. Um mit diesen Realitäten umzugehen, schlagen die Autoren neue Ansätze zur Schaffung einer wissensbasierten, lernenden Organisation vor, die auf neuen und bestehenden Strategien, Methoden und Technologien basieren. Dieses Buch befasst sich mit den seit langem bestehenden Herausforderungen in der Gesundheitsinformatik und gibt pragmatische Empfehlungen, wie diese zu bewältigen sind.
| ISBN: | 9781032097169 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 210 |
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