Applications of Machine Learning in Digital Healthcare
Les algorithmes d'apprentissage automatique trouvent de plus en plus d'applications dans le secteur des soins de santé. Qu'il s'agisse d'aider un clinicien à traiter les données d'un patient individuel ou d'aider les administrateurs à visualiser la rotation des lits d'hôpitaux, le volume et la complexité des données de santé constituent une raison impérieuse de développer des outils basés sur l'apprentissage automatique pour aider à leur interprétation et à leur utilisation.
Ce livre édité se concentre sur les applications de l'apprentissage automatique dans le secteur des soins de santé, à la fois au niveau macro pour guider les décisions politiques, et au niveau granulaire, en montrant comment les techniques d'apprentissage automatique peuvent être appliquées pour traiter les données médicales d'un patient individuel afin d'aider rapidement au diagnostic.
Rédigé par une équipe internationale d'experts, cet ouvrage présente plusieurs applications de l'apprentissage automatique dans le secteur des soins de santé, notamment la planification, l'optimisation et la préparation des systèmes de santé, en soulignant les avantages et les défis de la coordination et du partage des données. L'apprentissage automatique a de nombreuses applications dans le traitement des données des patients et des sujets tels que la détection de l'arythmie, la microchirurgie guidée par l'image et la détection précoce de la maladie d'Alzheimer sont abordés en profondeur. L'ouvrage aborde également les applications de l'apprentissage automatique exploitant les capteurs portables pour l'analyse en temps réel, ainsi que les concepts liés à l'amélioration des performances physiques.
Destiné à un public d'informaticiens, d'ingénieurs en santé et de personnes impliquées dans la médecine numérique, ce livre rassemble une pléthore d'applications d'apprentissage automatique provenant de tous les services de santé.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)