یادگیری ماشین برای سیستم‌های بهداشت و درمان نسخه اول
معرفی فناوری دیجیتال در صنعت مراقبت های بهداشتی با مشکلات مداوم در اجرا و استفاده مشخص شده است. پیشرفت آهسته ای در یکپارچه سازی سیستم های مختلف مراقبت های بهداشتی حاصل شده است و بسیاری از نقاط جهان هنوز فاقد سیستم مراقبت های بهداشتی کاملا یکپارچه هستند. پیچیدگی ذاتی و توسعه زیست شناسی انسان، و همچنین تفاوت بین بیماران، بارها اهمیت عنصر انسانی را در تشخیص و درمان بیماری ها نشان داده است. اما با توسعه فناوری دیجیتال، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی بدون شک نیاز به استفاده بیشتر و بیشتر از آن برای ارائه بهترین درمان ممکن به بیماران دارند.
استفاده گسترده از یادگیری ماشین در صنایع متعدد، از جمله مراقبت های بهداشتی، با پیشرفت در فناوری های داده، از جمله ظرفیت ذخیره سازی، قابلیت پردازش، و سرعت انتقال داده ممکن شده است. نیاز به پزشکی شخصی یا رویکرد "پزشکی دقیق" به مراقبت های بهداشتی توسط روندهای فعلی در پزشکی به دلیل پیچیدگی ارائه مراقبت های بهداشتی موثر برای هر فرد برجسته شده است. هدف پزشکی شخصی شناسایی، پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل تصمیمات تشخیصی با استفاده از حجم وسیعی از داده‌های مراقبت‌های بهداشتی است تا پزشکان بتوانند آنها را برای هر بیمار منحصر به فرد اعمال کنند. این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعات مربوط به ژن‌ها یا سابقه خانوادگی فرد، داده‌های تصویربرداری پزشکی، ترکیبات دارویی، نتایج سلامت بیمار در سطح جامعه، و پردازش زبان طبیعی اسناد پزشکی از قبل موجود باشد، اما محدود به آنها نیست.
این کتاب بینش های مختلفی را در مورد تکنیک های یادگیری ماشین در داده های سیستم مراقبت های بهداشتی و تجزیه و تحلیل آن ارائه می دهد. پیشرفت‌های تکنولوژیکی اخیر در سیستم مراقبت‌های بهداشتی نشان‌دهنده نوآوری‌های پیشرفته و موفقیت‌های تحقیقاتی جهانی در مدل‌سازی عملکرد، تحلیل و کاربردها است.
Machine Learning for Healthcare Systems1st Edition
The introduction of digital technology in the healthcare industry is marked by ongoing difficulties with implementation and use. Slow progress has been made in unifying different healthcare systems, and much of the world still lacks a fully integrated healthcare system. The intrinsic complexity and development of human biology, as well as the differences across patients, have repeatedly demonstrated the significance of the human element in the diagnosis and treatment of illnesses. But as digital technology develops, healthcare providers will undoubtedly need to use it more and more to give patients the best treatment possible.
The extensive use of machine learning in numerous industries, including healthcare, has been made possible by advancements in data technologies, including storage capacity, processing capability, and data transit speeds. The need for a personalized medicine or "precision medicine" approach to healthcare has been highlighted by current trends in medicine due to the complexity of providing effective healthcare to each individual. Personalized medicine aims to identify, forecast, and analyze diagnostic decisions using vast volumes of healthcare data so that doctors may then apply them to each unique patient. These data may include, but are not limited to, information on a person’s genes or family history, medical imaging data, drug combinations, patient health outcomes at the community level, and natural language processing of pre-existing medical documentation.
This book provides various insights into machine learning techniques in healthcare system data and its analysis. Recent technological advancements in the healthcare system represent cutting-edge innovations and global research successes in performance modelling, analysis, and applications.
Product details
- ASIN : B0CCZWZQWS
- Publisher : River Publishers; 1st edition (September 22, 2023)
- Publication date : September 22, 2023
- Language : English
- File size : 17197 KB
- Simultaneous device usage : Up to 4 simultaneous devices, per publisher limits
- Text-to-Speech : Not enabled
- Enhanced typesetting : Not Enabled
- X-Ray : Not Enabled
- Word Wise : Not Enabled
- Print length : 222 pages
- Format : Print Replica