شناسایی چشم انداز هوش لبه در بهداشت و درمان نسخه اول
انقلاب در مراقبت های بهداشتی و همچنین تقاضا برای خدمات بهداشتی کارآمد در زمان واقعی، باعث پیشرفت محاسبات لبه، تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و برنامه های IoT برای صنایع مراقبت های بهداشتی و رایانش ابری می شود. محاسبات لبه به پاسخگویی به تقاضا برای سیستم های مراقبت بهداشتی جدیدتر و پیچیده تر که شخصی تر هستند و با سرعت زندگی مدرن مطابقت دارند، کمک می کند. با کاربردهای محاسبات لبه، هوش و شهودات خودکار در ابزارهای تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی موجود برای شناسایی، پیش بینی و پیشگیری از بیماری های پرخطر گنجانده شده است.
شناسایی چشم انداز هوش لبه در مراقبت های بهداشتی، تحقیقات جامعی را در مورد فناوری هوش لبه با تأکید بر کاربرد در صنعت مراقبت های بهداشتی ارائه می کند. تمام حوزه های مختلف هوش لبه برای تجزیه و تحلیل داده ها در مراقبت های بهداشتی را پوشش می دهد و به فناوری های نوظهور مانند تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، اینترنت اشیا، محاسبات ابری، و یادگیری عمیق با تصاویری از طراحی، پیاده سازی و مدیریت سیستم های مراقبت بهداشتی هوشمند و هوشمند نگاه می کند.
فصل ها مزایا و نکات برجسته اتخاذ مدل های لبه هوشمند به سمت زیرساخت های مراقبت بهداشتی هوشمند را نشان می دهند. این کتاب همچنین به نیاز فزاینده به سطح بالایی از امنیت داده های پزشکی در حین انتقال داده های بلادرنگ به معماری مبتنی بر ابر اشاره می کند، موضوعی که دغدغه اصلی بیمار و پزشک است. موضوعات شامل هوش لبه برای فناوری های حسگرهای پوشیدنی و کاربردهای آن ها برای نظارت بر سلامت، تکنیک های مختلف محاسبات لبه برای پیش بینی بیماری، خدمات سلامت الکترونیک و راه حل های امنیت الکترونیکی از طریق دستگاه های اینترنت اشیا با هدف بهبود کیفیت مراقبت از بیماران ترنس جندر، فناوری هوشمند در زندگی با کمک محیط، نقش هوش لبه در محدود کردن گسترش ویروس از طریق الگوی تصویری بصری در طول همه گیری ها، تجزیه و تحلیل الگوهای بصری ناشی از الگوی بصری ویروس ها و تحلیل عصبی عصبی بازسازی، و بیشتر.
فناوری مورد بررسی شامل پروتکل مسیریابی چندلایه آگاه از انرژی (ECRP)، تکنیک OMKELM-IDS، رابط کاربری گرافیکی (GUI)، IOST (یک پلتفرم بلاک چین فوق سریع و غیرمتمرکز) و غیره است.
این جلد برای دانشجویان مهندسی، محققان پژوهشی و متخصصان صنعت تولید در زمینه های ابتکارات برنامه های مهندسی در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تکنیک های یادگیری عمیق برای محاسبات لبه مفید خواهد بود.
Reconnoitering the Landscape of Edge Intelligence in Healthcare 1st Edition
The revolution in healthcare as well as demand for efficient real-time healthcare services are driving the progression of edge computing, AI-mediated techniques, deep learning, and IoT applications for healthcare industries and cloud computing. Edge computing helps to meet the demand for newer and more sophisticated healthcare systems that are more personalized and that match the speed of modern life. With applications of edge computing, automated intelligence and intuitions are incorporated into existing healthcare analysis tools for identifying, forecasting, and preventing high-risk diseases.
Reconnoitering the Landscape of Edge Intelligence in Healthcare provides comprehensive research on edge intelligence technology with the emphasis on application in the healthcare industry. It covers all the various areas of edge intelligence for data analysis in healthcare, looking at the emerging technologies such as AI-based techniques, machine learning, IoT, cloud computing, and deep learning with illustrations of the design, implementation, and management of smart and intelligent healthcare systems.
Chapters showcase the advantages and highlights of the adoption of the intelligent edge models toward smart healthcare infrastructure. The book also addresses the increased need for a high level of medical data security while transferring real-time data to cloud-based architecture, a matter of prime concern for both patient and doctor. Topics include edge intelligence for wearable sensor technologies and their applications for health monitoring, the various edge computing techniques for disease prediction, e-health services and e-security solutions through IoT devices that aim to improve the quality of care for transgender patients, smart technology in ambient assisted living, the role of edge intelligence in limiting virus spread during pandemics, neuroscience in decoding and analysis of visual perception from the neural patterns and visual image reconstruction, and more.
The technology addressed include energy aware cross-layer routing protocol (ECRP), OMKELM-IDS technique, graphical user interface (GUI), IOST (an ultra-fast, decentralized blockchain platform), etc.
This volume will be helpful to engineering students, research scholars, and manufacturing industry professionals in the fields of engineering applications initiatives on AI, machine learning, and deep learning techniques for edge computing.
Product details
- Publisher : Apple Academic Press; 1st edition (April 23, 2024)
- Language : English
- Hardcover : 274 pages
- ISBN-10 : 1774914360
- ISBN-13 : 978-1774914366
- Item Weight : 1.29 pounds
- Dimensions : 6.14 x 0.69 x 9.21 inches