Avis des lecteurs
Résumé:Les critiques soulignent que le livre « Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare » est une ressource précieuse pour les nouveaux venus et les professionnels expérimentés dans le domaine de l'analyse des soins de santé. Il explique efficacement des concepts complexes grâce à une rédaction claire et à des études de cas réels, ce qui en fait une lecture recommandée pour les personnes impliquées dans le big data et l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé. Cependant, certaines critiques soulignent un manque de profondeur dans certains domaines et le prix relativement élevé de l'ouvrage.
Avantages:⬤ Fournit une introduction complète au big data et à l'apprentissage automatique dans les soins de santé.
⬤ Utilise un langage clair pour expliquer des sujets complexes.
⬤ Inclut des études de cas réels détaillées qui illustrent des applications pratiques.
⬤ Aide à démystifier les concepts pour les débutants et les non-experts.
⬤ Une ressource précieuse pour les professionnels qui cherchent à améliorer leur compréhension de l'analyse des données de santé.
⬤ Certaines critiques font état d'un manque de profondeur et de détails sur certains sujets.
⬤ Critique pour contenir des éléments qui ressemblent à de simples documents académiques.
⬤ Les cadres propriétaires abordés ne sont pas entièrement expliqués ou référencés.
⬤ Le livre est considéré comme coûteux par certains évaluateurs, bien que beaucoup estiment qu'il offre un bon rapport qualité-prix.
(basé sur 12 avis de lecteurs)
Titre original :
Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare
Contenu du livre :
La transformation des soins de santé nous oblige à rechercher en permanence de nouveaux et meilleurs moyens de gérer les informations, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'organisation. De plus en plus, la capacité de glaner et d'exploiter efficacement de nouvelles informations dans le cadre des activités quotidiennes d'une organisation devient vitale pour la survie et la prospérité des hôpitaux et des systèmes de santé. L'un des défis de longue date de l'informatique de santé est la capacité à gérer la variété et le volume des données de santé disparates et le besoin croissant d'en tirer de la véracité et de la valeur.
Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare étudie comment les organismes de santé peuvent tirer parti de cette tapisserie de big data pour découvrir de nouvelles valeurs commerciales, de nouveaux cas d'utilisation et de nouvelles connaissances, ainsi que la manière dont les big data peuvent être intégrées dans les efforts de veille stratégique et d'analyse préexistants. Ce livre vous apprend à : ⬤ Développer les compétences nécessaires à l'identification et à la gestion des données.
⬤ Développer les compétences nécessaires pour identifier et démolir les mythes sur les big data.
⬤ Devenir un expert pour séparer le battage médiatique de la réalité.
⬤ Comprendre les V qui comptent dans le secteur de la santé et pourquoi.
⬤ Harmoniser les 4 C entre les petites et les grandes données.
⬤ Choisir la fiabilité des données plutôt que la qualité des données.
⬤ Apprendre à appliquer le cadre NRF.
⬤ Maîtriser l'apprentissage automatique appliqué aux soins de santé.
⬤ Effectuer une visite guidée des algorithmes d'apprentissage.
⬤ Reconnaître l'avenir de l'intelligence artificielle dans les soins de santé et s'y préparer grâce aux meilleures pratiques, aux boucles de rétroaction et aux agents intelligents contextuels (AIC).
La variété des données dans les soins de santé couvre de multiples flux de travail, formats (structurés, non structurés et semi-structurés), intégration au point de soin/besoin, et intégration avec les connaissances existantes. Afin de faire face à ces réalités, les auteurs proposent de nouvelles approches pour créer une organisation d'apprentissage axée sur les connaissances, basées sur des stratégies, des méthodes et des technologies nouvelles et existantes. Ce livre aborde les défis de longue date de l'informatique des soins de santé et fournit des recommandations pragmatiques sur la manière de les relever.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032097169 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 210 |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
