Evolving Predictive Analytics in Healthcare: New AI Techniques for Real-Time Interventions
Ein wichtiger Anwendungsbereich der praktischen prädiktiven Analytik in der Medizin war die Diagnose aktueller Krankheiten, insbesondere durch medizinische Bildgebung. Jetzt gibt es ausreichende Verbesserungen bei der KI, dem Internet der Dinge und der Datenanalyse, um Probleme in Echtzeit zu bewältigen, wobei der Schwerpunkt verstärkt auf der frühzeitigen Vorhersage durch maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen liegt. Mit der Leistung der künstlichen Intelligenz in Verbindung mit dem Internet der „medizinischen“ Dinge können diese Algorithmen die Merkmale/Daten ihrer Patienten eingeben und Vorhersagen über zukünftige Diagnosen, Klassifizierungen, Behandlungen und Kosten erhalten.
Sich entwickelnde prädiktive Analytik im Gesundheitswesen: Neue KI-Techniken für Echtzeit-Interventionen erörtern Deep-Learning-Algorithmen in der medizinischen Diagnose, einschließlich Anwendungen wie Covid-19-Erkennung, Demenzerkennung und Vorhersage von Chemotherapie-Ergebnissen bei Brustkrebstumoren. Intelligente Überwachungssysteme für das Gesundheitswesen, die das Internet der Dinge (IoT) mit Big-Data-Analytik nutzen, werden erforscht, und die neuesten Trends in der Vorhersagetechnologie zur Lösung von Echtzeitproblemen im Gesundheitswesen werden untersucht. Durch die Verwendung von Echtzeitdaten zur Erstellung von Vorhersagemodellen kann diese neue Technologie buchstäblich Ihre zukünftige Gesundheit „sehen“ und den Ärzten ermöglichen, bei Bedarf einzugreifen.
Dieses Buch eignet sich für Forscher, die sich für Gesundheitstechnologie, Big-Data-Analytik und künstliche Intelligenz interessieren.
| ISBN: | 9781839535116 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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