Strojové učení a umělá inteligence pro zdravotnictví: Velká data pro lepší výsledky v oblasti zdraví

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 3 hlasů.

Původní název:

Machine Learning and AI for Healthcare: Big Data for Improved Health Outcomes

Obsah knihy:

Toto aktualizované druhé vydání nabízí průvodce algoritmy strojového učení a návrhem architektury. Poskytuje reálné aplikace inteligentních systémů ve zdravotnictví a zabývá se výzvami spojenými se správou velkých dat.

Kniha byla aktualizována o nejnovější výzkum v oblasti masivních dat, strojového učení a etiky umělé inteligence. Zahrnuje nová témata v oblasti správy složitých masivních dat a uvádí příklady komplexních modelů strojového učení. Aktualizované případové studie od globálních poskytovatelů zdravotní péče ukazují využití velkých dat a umělé inteligence v boji proti chronickým a novým onemocněním, včetně COVID-19. Zkoumají se etické důsledky digitální zdravotní péče, analytiky a budoucnost AI v řízení zdraví populace. Dozvíte se, jak vytvořit model strojového učení, vyhodnotit jeho výkonnost a zprovoznit jeho výsledky ve vaší organizaci. Případové studie předních poskytovatelů zdravotní péče se zabývají škálováním globálních digitálních služeb. Na základě případových studií a osvědčených postupů jsou představeny techniky hodnocení účinnosti, vhodnosti a efektivity aplikací strojového učení AI, včetně internetu věcí.

Pochopíte, jak lze strojové učení využít k rozvoji zdravotnické inteligence - s cílem zlepšit zdraví pacientů, zdraví populace a usnadnit významné úspory nákladů na péči a plátce.

Co se naučíte

⬤ Poznáte klíčové algoritmy strojového učení a jejich využití a implementaci ve zdravotnictví.

⬤ Zavádět systémy strojového učení, jako je rozpoznávání řeči a rozšířené hluboké učení/I.

⬤ Zvládnout složitost obrovského množství dat.

⬤ Znát osvědčené postupy v oblasti umělé inteligence a zdravotnictví, smyčky zpětné vazby a inteligentní agenty.

Pro koho je tato kniha určena

Odborníkům ve zdravotnictví, které zajímá, jak lze strojové učení využít k rozvoji inteligence ve zdravotnictví - s cílem zlepšit zdraví pacientů, zdraví populace a usnadnit významné úspory nákladů na péči a plátce.