یادگیری ماشین کاربردی در مراقبت های بهداشتی
این کتاب به بررسی آخرین پیشرفت ها در تکنیک های یادگیری ماشین و کاربردهای متحول کننده آنها در حوزه مراقبت های بهداشتی می پردازد. این کتاب به بررسی استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص و پیش آگهی بیماری می پردازد و پتانسیل آن را برای شناسایی دقیق بیماری، طبقه بندی مؤثر ریسک و برنامه ریزی درمان شخصی سازی شده نشان می دهد. نقش یادگیری ماشین در ارتقای سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری بالینی (CDSS) با تمرکز بر تأثیر آن بر تصمیم گیری آگاهانه، مدل سازی پیش بینی کننده و نظارت بر بیمار در زمان واقعی، به تفصیل بررسی شده است.
شامل مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی است که کاربرد عملی یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی، از جمله رادیولوژی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، پزشکی شخصی سازی شده و بهینه سازی منابع را نشان می دهد.
مراحل ضروری پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی برای مجموعه داده های مراقبت های بهداشتی را پوشش می دهد و به چالش هایی مانند پاکسازی داده ها، نرمال سازی، کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی می پردازد.
مروری عمیق بر CDSS و ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهبود دقت تشخیصی و کارایی گردش کار بالینی ارائه می دهد.
سیستم های نظارت و هشدار بلادرنگ مبتنی بر یادگیری ماشین را بررسی می کند و بر کاربرد آنها در شناسایی سریع و پاسخ به رویدادهای مهم پزشکی تأکید می کند.
پیشرفت ها در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، از جمله تقسیم بندی، طبقه بندی و تکنیک های تشخیص به کمک کامپیوتر را مورد بحث قرار می دهد.
این کتاب جامع به عنوان منبعی ارزشمند برای محققان، پزشکان، متخصصان مراقبت های بهداشتی، دانشمندان داده و دانشجویانی که به دنبال درک و به کارگیری یادگیری ماشین برای بهبود نتایج مراقبت های بهداشتی هستند، عمل می کند.
Applied Machine Learning in Healthcare
This book explores the latest advancements in machine learning techniques and their transformative applications in the healthcare domain. It delves into the use of machine learning for disease diagnosis and prognosis, showcasing its potential to enable accurate disease identification, effective risk stratification, and personalized treatment planning. The role of machine learning in enhancing clinical decision support systems (CDSS) is examined in detail, with a focus on its impact on informed decision‑making, predictive modelling, and real‑time patient monitoring.
- Features real‑world case studies and applications that demonstrate the practical use of machine learning in healthcare, including radiology, predictive analytics, personalised medicine, and resource optimisation
- Covers essential stages of data preprocessing and feature engineering for healthcare datasets, addressing challenges such as data cleaning, normalisation, dimensionality reduction, and feature selection
- Provides an in‑depth overview of CDSS and the integration of machine learning algorithms to improve diagnostic accuracy and clinical workflow efficiency
- Explores machine learning‑driven real‑time monitoring and alert systems, underscoring their utility in promptly identifying and responding to critical medical events
- Discusses advances in medical image analysis, including segmentation, classification, and computer‑aided diagnosis techniques
This comprehensive volume serves as a valuable resource for researchers, clinicians, healthcare professionals, data scientists, and students seeking to understand and apply machine learning for improved healthcare outcomes.
Product details
- ASIN : B0G3JR6JHD
- Publisher : Chapman and Hall/CRC
- Accessibility : Learn more
- Publication date : December 29, 2025
- Edition : 1st
- Language : English
- File size : 30.7 MB
- Enhanced typesetting : Not Enabled
- X-Ray : Not Enabled
- Word Wise : Not Enabled
- Print length : 372 pages
- Format : Print Replica
- ISBN-13 : 978-1040508589