The book "Generative Artificial Intelligence for Biomedical and Smart Health Informatics" explores the potential of generative artificial intelligence (AI) in biomedicine and smart health informatics. The authors examine how AI can be used to generate new insights and solutions in these fields, from drug discovery to medical imaging analysis. They also discuss the challenges and limitations of this technology and its ethical implications. The book begins by defining what generative AI is and how it differs from other types of AI. It then delves into the history of AI research and development, highlighting key milestones and breakthroughs that have led to the current state of the field. This section provides context for understanding the evolution of AI technology and its potential applications in biomedicine and health informatics. Next, the authors explore the various applications of generative AI in biomedicine, including drug discovery, disease diagnosis, and personalized medicine. They discuss how AI algorithms can be trained on large datasets of medical information to identify patterns and make predictions about patient outcomes. They also examine the challenges of implementing AI in clinical settings, such as data privacy and security concerns. The book also covers the use of generative AI in smart health informatics, which involves using AI to analyze and interpret health data from wearables, sensors, and other sources.

Книга «Генеративный искусственный интеллект для биомедицинской и умной медицинской информатики» исследует потенциал генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в биомедицине и умной медицинской информатике. Авторы изучают, как ИИ может быть использован для получения новых идей и решений в этих областях, от открытия лекарств до анализа медицинской визуализации. Они также обсуждают проблемы и ограничения этой технологии и ее этические последствия. Книга начинается с определения того, что такое генеративный ИИ и чем он отличается от других типов ИИ. Затем он углубляется в историю исследований и разработок ИИ, выделяя ключевые вехи и прорывы, которые привели к нынешнему состоянию области. Этот раздел предоставляет контекст для понимания эволюции технологии ИИ и ее потенциального применения в биомедицине и медицинской информатике. Затем авторы исследуют различные применения генеративного ИИ в биомедицине, включая открытие лекарств, диагностику заболеваний и персонализированную медицину. Они обсуждают, как алгоритмы ИИ могут быть обучены на больших наборах данных медицинской информации для выявления закономерностей и прогнозирования результатов лечения пациентов. Они также изучают проблемы внедрения ИИ в клинических условиях, такие как конфиденциальность данных и проблемы безопасности. Книга также охватывает использование генеративного ИИ в интеллектуальной информатике здравоохранения, которая включает использование ИИ для анализа и интерпретации данных о здоровье с носимых устройств, датчиков и других источников.

''