Cuốn sách truy cập mở này cung cấp đánh giá chi tiết về các phương pháp và ứng dụng mới nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong y học. Với các chương tập trung vào việc giúp người đọc phát triển sự hiểu biết thấu đáo về các khái niệm chính trong các lĩnh vực chủ đề này cùng với một loạt các phương pháp và mô hình kết quả có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề chăm sóc sức khỏe, việc sử dụng các mô hình nhân quả và dự đoán sẽ được thảo luận một cách toàn diện. Cần thận trọng khi mô tả một cách có hệ thống các khái niệm nhằm tạo điều kiện cho người đọc phát triển sự hiểu biết khái niệm thấu đáo về cách thức hoạt động của các phương pháp và mô hình kết quả khác nhau cũng như cách thức chúng liên quan đến khả năng ứng dụng của chúng đối với các vấn đề khác nhau trong khoa học chăm sóc sức khỏe và y tế. Hướng dẫn cũng được đưa ra về cách tránh những cạm bẫy có thể gặp phải hàng ngày và phân loại các rủi ro lâm sàng tiềm ẩn. Trí tuệ nhân tạo và học máy trong khoa học y tế và chăm sóc sức khỏe: Các phương pháp thực hành tốt nhất và cạm bẫy là hướng dẫn toàn diện về cách có thể áp dụng tốt nhất các kỹ thuật AI và ML trong chăm sóc sức khỏe. Sự nhấn mạnh vào cách tránh nhiều cạm bẫy có thể gặp phải khiến nó trở thành một hướng dẫn không thể thiếu cho tất cả các chuyên gia tin học y tế và bác sĩ sử dụng các phương pháp này hàng ngày. Hơn nữa, công việc này sẽ thu hút sự quan tâm đáng kể của các nhà khoa học, quản trị viên dữ liệu y tế và sinh viên ngành khoa học sức khỏe đang tìm kiếm nguồn tài nguyên cập nhật về chủ đề này.

Abstract:

This open access book provides a detailed review of the latest methods and applications of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in medicine. With chapters focusing on enabling the reader to develop a thorough understanding of the key concepts in these subject areas along with a range of methods and resulting models that can be utilized to solve healthcare problems, the use of causal and predictive models are comprehensively discussed. Care is taken to systematically describe the concepts to facilitate the reader in developing a thorough conceptual understanding of how different methods and resulting models function and how these relate to their applicability to various issues in health care and medical sciences. Guidance is also given on how to avoid pitfalls that can be encountered on a day-to-day basis and stratify potential clinical risks. Artificial Intelligence and Machine Learning in Health Care and Medical Sciences: Best Practices and Pitfallsis a comprehensive guide to how AI and ML techniques can best be applied in health care. The emphasis placed on how to avoid a variety of pitfalls that can be encountered makes it an indispensable guide for all medical informatics professionals and physicians who utilize these methodologies on a day-to-day basis. Furthermore, this work will be of significant interest to health data scientists, administrators and to students in the health sciences seeking an up-to-date resource on the topic.

Ngôn ngữ:	En.
Tác giả:	Gyorgy J Simon, Constantin Aliferis
Thông tin nhan đề:	Artificial Intelligence and Machine Learning in Health Care and Medical Sciences
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/135621
Mô tả vật lý:	810p.
Năm xuất bản:	2024