BOOKS - Artificial Intelligence and Data Mining in Healthcare
Artificial Intelligence and Data Mining in Healthcare - Malek Masmoudi January 26, 2021 PDF  BOOKS
ECO~25 kg CO²

3 TON

Views
65076

Telegram
 
Artificial Intelligence and Data Mining in Healthcare
Author: Malek Masmoudi
Year: January 26, 2021
Format: PDF
File size: PDF 23 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
Book Artificial Intelligence and Data Mining in Healthcare Introduction: In today's rapidly evolving world, technology has become an integral part of our daily lives, and healthcare is no exception. With the advent of artificial intelligence (AI) and data mining techniques, the healthcare industry has witnessed significant advancements in managing patient care, streamlining clinical workflows, and improving medical outcomes. This book delves into the latest research and developments in the application of AI and data mining in healthcare, providing readers with a comprehensive understanding of these cutting-edge technologies and their potential to revolutionize the field. Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence and Data Mining in Healthcare The first chapter sets the stage for the rest of the book by introducing the fundamental concepts of AI and data mining and their relevance to healthcare. It discusses the challenges faced by the healthcare industry and how AI and data mining can help address them. The chapter also provides an overview of the book's content and the various topics that will be covered later on. Chapter 2: Predictive Mining in Healthcare This chapter focuses on predictive mining, which involves using machine learning algorithms to analyze large datasets and make predictions about patient outcomes.
Book Artificial Intelligence and Data Mining in Healthcare Введение: В современном быстро развивающемся мире технологии стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, и здравоохранение не является исключением. С появлением искусственного интеллекта (ИИ) и методов интеллектуального анализа данных индустрия здравоохранения стала свидетелем значительных достижений в управлении уходом за пациентами, оптимизации клинических рабочих процессов и улучшении медицинских результатов. Эта книга углубляется в последние исследования и разработки в области применения ИИ и интеллектуального анализа данных в здравоохранении, предоставляя читателям всестороннее понимание этих передовых технологий и их потенциала для революции в этой области. Глава 1: Введение в искусственный интеллект и интеллектуальный анализ данных в здравоохранении Первая глава закладывает основу для остальной части книги, знакомя с фундаментальными концепциями ИИ и интеллектуального анализа данных и их актуальностью для здравоохранения. В нем обсуждаются проблемы, с которыми сталкивается индустрия здравоохранения, и то, как ИИ и интеллектуальный анализ данных могут помочь в их решении. В этой главе также представлен обзор содержания книги и различные темы, которые будут рассмотрены позже. Глава 2: Прогнозирующий майнинг в здравоохранении В этой главе основное внимание уделяется прогнозирующему майнингу, который включает использование алгоритмов машинного обучения для анализа больших наборов данных и прогнозирования результатов лечения пациентов.
Book Intelligence artificielle et Data Mining in Healthcare Introduction : Dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui, la technologie est devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne, et les soins de santé ne font pas exception. Avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA) et des techniques d'exploration de données, l'industrie de la santé a été témoin de progrès importants dans la gestion des soins aux patients, l'optimisation des processus cliniques et l'amélioration des résultats médicaux. Ce livre s'inscrit dans la recherche et le développement récents dans le domaine de l'application de l'IA et de l'exploration de données dans le domaine des soins de santé, offrant aux lecteurs une compréhension complète de ces technologies de pointe et de leur potentiel de révolution dans ce domaine. Chapitre 1 : Introduction à l'intelligence artificielle et à l'exploration de données dans les soins de santé premier chapitre pose les bases du reste du livre en présentant les concepts fondamentaux de l'IA et de l'exploration de données et leur pertinence pour les soins de santé. Il traite des défis auxquels l'industrie de la santé est confrontée et de la façon dont l'IA et l'exploration de données peuvent aider à les relever. Ce chapitre donne également un aperçu du contenu du livre et de divers sujets qui seront abordés plus tard. Chapitre 2 : L'exploitation minière prédictive dans les soins de santé Ce chapitre se concentre sur l'exploitation minière prédictive, qui comprend l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données et prédire les résultats du traitement des patients.
Inteligencia Artificial y Minería de Datos en Salud Introducción: En el mundo de hoy, la tecnología se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria y la atención médica no es una excepción. Con la aparición de la inteligencia artificial (IA) y las técnicas de minería de datos, la industria de la salud ha sido testigo de importantes avances en la gestión de la atención al paciente, optimizando los procesos de trabajo clínico y mejorando los resultados médicos. Este libro profundiza en las últimas investigaciones y desarrollos sobre la aplicación de la IA y la minería de datos en la salud, proporcionando a los lectores una comprensión integral de estas tecnologías avanzadas y su potencial para revolucionar este campo. Capítulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial y la Minería de Datos en Salud primer capítulo sienta las bases para el resto del libro, introduciendo los conceptos fundamentales de la IA y la minería de datos y su relevancia para la salud. Discute los desafíos que enfrenta la industria de la salud y cómo la IA y la minería de datos pueden ayudar a resolverlos. Este capítulo también ofrece una visión general del contenido del libro y diversos temas que se abordarán más adelante. Capítulo 2: Minería predictiva en la salud Este capítulo se centra en la minería predictiva, que incluye el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y predecir los resultados del tratamiento de los pacientes.
Book Artigial Intelligence and Data Mining in Healthcare Introduzione: In un mondo in continua evoluzione, la tecnologia è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana e l'assistenza sanitaria non fa eccezione. Con l'intelligenza artificiale (IA) e le tecniche di analisi intelligente dei dati, il settore sanitario ha visto importanti progressi nella gestione della cura dei pazienti, nell'ottimizzazione dei processi di lavoro clinici e nel miglioramento dei risultati sanitari. Questo libro approfondisce la ricerca e lo sviluppo più recente nell'applicazione dell'IA e nell'analisi intelligente dei dati nel settore sanitario, fornendo ai lettori un'ampia comprensione di queste tecnologie avanzate e del loro potenziale per rivoluzionare il settore. Capitolo 1: Introduzione all'intelligenza artificiale e all'analisi intelligente dei dati nella sanità Il primo capitolo pone le basi per il resto del libro, descrivendo i concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale e dell'analisi intelligente dei dati e la loro rilevanza per la salute. tratta dei problemi che l'industria sanitaria deve affrontare e di come l'intelligenza artificiale e l'analisi intelligente dei dati possano contribuire a risolverli. Questo capitolo fornisce anche una panoramica dei contenuti del libro e vari argomenti che verranno affrontati successivamente. Capitolo 2: Il mining predittivo nella sanità Questo capitolo si concentra sul mining predittivo, che include l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per analizzare grandi set di dati e prevedere i risultati del trattamento dei pazienti.
Buch Künstliche Intelligenz und Data Mining im Gesundheitswesen Einleitung: In der heutigen schnelllebigen Welt ist Technologie zu einem festen Bestandteil unseres täglichen bens geworden, und das Gesundheitswesen ist keine Ausnahme. Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) und Data-Mining-Techniken hat die Gesundheitsbranche bedeutende Fortschritte bei der Verwaltung der Patientenversorgung, der Optimierung klinischer Arbeitsabläufe und der Verbesserung medizinischer Ergebnisse verzeichnet. Dieses Buch vertieft sich in die neueste Forschung und Entwicklung in den Bereichen KI-Anwendungen und Data Mining im Gesundheitswesen und bietet den sern ein umfassendes Verständnis dieser fortschrittlichen Technologien und ihres Potenzials, dieses Feld zu revolutionieren. Kapitel 1: Einführung in Künstliche Intelligenz und Data Mining im Gesundheitswesen Das erste Kapitel legt den Grundstein für den Rest des Buches und führt in die grundlegenden Konzepte von KI und Data Mining und deren Relevanz für das Gesundheitswesen ein. Es diskutiert die Herausforderungen, vor denen die Gesundheitsbranche steht, und wie KI und Data Mining helfen können, sie zu lösen. Dieses Kapitel bietet auch einen Überblick über den Inhalt des Buches und verschiedene Themen, die später behandelt werden. Kapitel 2: Predictive Mining im Gesundheitswesen Dieses Kapitel konzentriert sich auf Predictive Mining, bei dem maschinelle rnalgorithmen verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und die Behandlungsergebnisse von Patienten vorherzusagen.
Książka Sztuczna inteligencja i eksploracja danych w opiece zdrowotnej Wprowadzenie: W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie technologia stała się integralną częścią naszego codziennego życia, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji (AI) i technik wydobycia danych, przemysł opieki zdrowotnej był świadkiem znacznych postępów w zarządzaniu opieką nad pacjentami, usprawniania przepływów pracy klinicznej i poprawy wyników medycznych. Książka ta skupia się na najnowszych badaniach i rozwoju w zakresie zastosowań i eksploracji danych w dziedzinie opieki zdrowotnej, zapewniając czytelnikom kompleksowe zrozumienie tych zaawansowanych technologii i ich potencjału w zakresie rewolucji w tej dziedzinie. Rozdział 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i wydobycia danych w opiece zdrowotnej Pierwszy rozdział stanowi podstawę dla reszty książki poprzez wprowadzenie podstawowych koncepcji sztucznej inteligencji i wydobycia danych oraz ich znaczenia dla opieki zdrowotnej. Omawia ona wyzwania stojące przed sektorem opieki zdrowotnej oraz sposób, w jaki sztuczna inteligencja i górnictwo danych mogą pomóc w ich rozwiązaniu. Rozdział ten zawiera również przegląd treści książki i różnych tematów, które zostaną omówione później. Rozdział 2: Górnictwo predykcyjne w opiece zdrowotnej Ten rozdział koncentruje się na górnictwie predykcyjnym, który polega na wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych i przewidywania wyników pacjentów.
Book Artifical Intelligence and Data Mining in Health Introduction: בעולם המהיר של היום, הטכנולוגיה הפכה לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו, עם התקדמות הבינה המלאכותית (AI) וטכניקות כריית נתונים, תעשיית הבריאות הייתה עדה להתקדמות משמעותית בניהול הטיפול בחולים, ייעול זרם העבודה הקלינית ושיפור התוצאות הרפואיות. ספר זה מתעמק במחקר ופיתוח העדכני ביותר ביישומי AI וכריית נתונים בתחום הבריאות, ומספק לקוראים הבנה מקיפה של טכנולוגיות מתקדמות אלה ושל הפוטנציאל שלהם למהפכה בתחום. פרק 1: מבוא לבינה מלאכותית וכריית נתונים בבריאות הפרק הראשון מניח את היסודות להמשך הספר על ידי הצגת מושגים בסיסיים של בינה מלאכותית וכריית נתונים ורלוונטיות שלהם לבריאות. היא דנה באתגרים העומדים בפני תעשיית הבריאות וכיצד בינה מלאכותית וכריית נתונים יכולים לסייע בפנייה אליהם. פרק זה גם מספק סקירה של תוכן הספר ונושאים שונים שיידונו בהמשך. פרק 2: חיזוי כרייה בבריאות מתמקד בכרייה מנבאת, הכרוכה בשימוש באלגוריתמים ללימוד מכונה כדי לנתח נתונים גדולים ולחזות תוצאות של מטופלים.''
Sağlıkta Yapay Zeka ve Veri Madenciliği Kitabı Giriş: Günümüzün hızlı dünyasında, teknoloji günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve sağlık hizmetleri de bir istisna değil. Yapay zeka (AI) ve veri madenciliği tekniklerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, sağlık endüstrisi hasta bakımını yönetme, klinik iş akışlarını düzene sokma ve tıbbi sonuçların iyileştirilmesinde önemli ilerlemelere tanık olmuştur. Bu kitap, sağlık hizmetlerinde YZ uygulamaları ve veri madenciliğindeki en son araştırma ve geliştirmeye odaklanmakta ve okuyuculara bu ileri teknolojiler ve bu alandaki devrim potansiyelleri hakkında kapsamlı bir anlayış sunmaktadır. Bölüm 1: Sağlıkta Yapay Zeka ve Veri Madenciliğine Giriş İlk bölüm, yapay zeka ve veri madenciliğinin temel kavramlarını ve bunların sağlık hizmetleriyle ilgisini ortaya koyarak kitabın geri kalanı için zemin hazırlamaktadır. Sağlık sektörünün karşılaştığı zorlukları ve AI ve veri madenciliğinin bunları nasıl ele alabileceğini tartışıyor. Bu bölüm ayrıca kitabın içeriğine ve daha sonra tartışılacak çeşitli konulara genel bir bakış sunar. Bölüm 2: Sağlık Hizmetlerinde Öngörücü Madencilik Bu bölüm, büyük veri kümelerini analiz etmek ve hasta sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenme algoritmalarının kullanılmasını içeren öngörücü madenciliğe odaklanmaktadır.
كتاب الذكاء الاصطناعي وتعدين البيانات في الرعاية الصحية مقدمة: في عالم اليوم سريع الخطى، أصبحت التكنولوجيا جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، والرعاية الصحية ليست استثناءً. مع ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنيات التنقيب عن البيانات، شهدت صناعة الرعاية الصحية تقدمًا كبيرًا في إدارة رعاية المرضى، وتبسيط سير العمل السريري، وتحسين النتائج الطبية. يتعمق هذا الكتاب في أحدث الأبحاث والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعدين البيانات في مجال الرعاية الصحية، مما يوفر للقراء فهمًا شاملاً لهذه التقنيات المتقدمة وإمكاناتها للثورة في هذا المجال. الفصل 1: مقدمة للذكاء الاصطناعي وتعدين البيانات في الرعاية الصحية يرسي الفصل الأول الأساس لبقية الكتاب من خلال تقديم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعدين البيانات وصلتها بالرعاية الصحية. يناقش التحديات التي تواجه صناعة الرعاية الصحية وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي وتعدين البيانات المساعدة في معالجتها. يقدم هذا الفصل أيضًا لمحة عامة عن محتويات الكتاب والمواضيع المختلفة التي ستتم مناقشتها لاحقًا. الفصل 2: التعدين التنبؤي في الرعاية الصحية يركز هذا الفصل على التعدين التنبؤي، والذي يتضمن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة والتنبؤ بنتائج المرضى.
醫療保健中的人工智能和數據挖掘書籍介紹:在當今快速發展的世界,技術已成為我們日常生活不可或缺的一部分,醫療保健也不例外。隨著人工智能(AI)和數據挖掘技術的出現,醫療保健行業在管理患者護理,優化臨床工作流程和改善醫療結果方面取得了重大進展。本書深入研究了AI應用和數據挖掘在醫療保健中的最新研究和發展,使讀者全面了解這些先進技術及其在該領域的革命潛力。第1章:人工智能和數據挖掘在醫療保健中的介紹第一章為本書的其余部分奠定了基礎,介紹了AI和數據挖掘的基本概念及其與醫療保健的相關性。它討論了醫療保健行業面臨的挑戰,以及人工智能和數據挖掘如何幫助解決這些問題。本章還概述了本書的內容以及以後將討論的各個主題。第二章:醫療保健中的預測性挖掘本章著重於預測性挖掘,其中包括使用機器學習算法分析大型數據集並預測患者的治療結果。

You may also be interested in:

Python Programming Handbook For IoT Development A Complete Beginners Guide To Learning Essential Skills To Build Connected Devices, Collect Data And Create Innovative Applications
Python Programming Handbook For IoT Development A Complete Beginners Guide To Learning Essential Skills To Build Connected Devices, Collect Data And Create Innovative Applications
Thermal Energy Systems: Design, Computational Techniques, and Applications (Advances in Manufacturing, Design and Computational Intelligence Techniques)
Data Envelopment Analysis with GAMS: A Handbook on Productivity Analysis and Performance Measurement (International Series in Operations Research and Management Science, 338)
Python Highway 2 Books in 1 The Fastest Way for Beginners to Learn Python Programming, Data Science and Machine Learning in 3 Days (or less) + Practical Exercises Included
Recent Developments in Model-Based and Data-Driven Methods for Advanced Control and Diagnosis (Studies in Systems, Decision and Control Book 467)
Bullies and the Beast (Freestylers Data Beast)
Algorithms Advanced Data Structures for Algorithms
Python For Beginners. 2 Books in 1: A Completed Guide to Master the Basics of Python Language Programming and Data Science. Learn Coding Fast with Examples and Tips
Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks: Proceedings of ICICV 2023 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies Book 171)
Palpable Python beat it in 7 days Learn it fast, Use it more Effective Step by Step Practical Programming for Newbies, Introduction Encoding functions Data Science
Applied Natural Language Processing with PyTorch 2.0 Master Advanced NLP Techniques, Transform Text Data into Insights, and Build Scalable AI Models with PyTorch 2.0
Smart Data: Systematik zur Analyse von Informationen in Planung, Bau und Betrieb von Immobilien (Schriftenreihe Bauokonomie, 6) (German Edition)
Learning AI Tools in Tableau Level Up Your Data Analytics and Visualization Capabilities with Tableau Pulse and Tableau Agent
Python for Data Analysis Master Deep Learning With Python And Become Great At Programming.Python For Beginners
Programming 3 Manuscripts Python Crash Course, Python Machine Learning and Python Data Science for Beginners
Introduction to Programming with Golang Learn programming, data structures and algorithms using the Go programming language
Mastering Java An Effective Project Based Approach including Web Development, Data Structures, GUI Programming and Object Oriented Programming (Beginner to Advanced)
Computer Programming Crash Course 7 Books in 1- Coding Languages for Beginners C++, C#, SQL, Python, Data Science for Python, Raspberry pi and Arduino. Teach Yourself to Code. Learn Faster
Effective Communication Skills Mastery Series: 4 Books in 1 Boxset: Improve Your Conversation Skills, Social Intelligence and Public Speaking and Learn How … Your Communication and Social Skills
DARK PSYCHOLOGY 6 BOOKS IN 1 Introducing Psychology,How To Analyze People, Manipulation,Dark Psychology Secrets,Emotional Intelligence & Cognitive Behavioral Therapy,Emotional and Narcissistic Abuse
Computational Data and Social Networks: 9th International Conference, CSoNet 2020, Dallas, TX, USA, December 11-13, 2020, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, 12575)
Nature-Inspired Computing Paradigms in Systems: Reliability, Availability, Maintainability, Safety and Cost (RAMS+C) and Prognostics and Health Management (PHM) (Intelligent Data-Centric Systems)
Modelling Christianisation: A Geospatial Analysis of the Archaeological Data on the Rural Church Network of Hungary in the 11th-12th Centuries … Central European Archaeological Heritage, 11)
Python programming for beginners 3 books in 1 Beginner|s guide, Data science and Machine learning. Switch from noobgramming to PROgramming in 27 days and bring out your code poet attitude
PYTHON FOR BEGINNERS: A Complete Guide To Learn Programming, Data Science, Machine Learning And Coding Language Which Explain Step By Step Useful Tips And Tricks And Hands-On Exercises
Hands-on iOS App Development Projects Turn Your Ideas into Actionable, Real-World iOS Apps with Swift, Xcode, UI Kit, Core Data, AWS and OAuth
Microsoft Excel Made Easy A Beginner-to-Expert Guide to Mastering Spreadsheets Learn Formulas, Functions, Data Analysis, Automation, and Advanced Excel Techniques for Work and Business
Archeofoss XIV 2020: Open Software, Hardware, Processes, Data and Formats in Archaeological Research: Proceedings of the 14th International Conference, 15-17 October 2020 (English and Italian Edition)
IoT and Big Data Technologies for Health Care: Second EAI International Conference, IoTCare 2021, Virtual Event, October 18-19, 2021, Proceedings, … and Telecommunications Engineering)
Python Data Analysis An Introduction to Computer Science Learn Step By Step How to Use Python Programming Language, Pandas
Deep Learning for Data Architects: Unleash the power of Python|s deep learning algorithms (English Edition)
Handbook of Research on Intelligent Data Processing and Information Security Systems (Advances in Information Security, Privacy, and Ethics)
Hands-on Cloud Analytics with Microsoft Azure Stack Transform Your Data to Derive Powerful Insights Using Microsoft Azure
Python crash course A complete step by step beginner guide for python coding, NumPy, Pandas and Data Visualization
Computer Programming 4 Books in 1 Data Science, Hacking with Kali Linux, Computer Networking for Beginners, Python Programming
Learn Python Programming Master Programming in Python Language and WORK in Data Science (from beginner to intermediate to advanced)
Spring Boot 3.0 Crash Course Mastering Spring Boot, from Application Development to Advanced Security, Data Access, Integration and Deployment
Spring Boot 3.0 Crash Course: Mastering Spring Boot, from Application Development to Advanced Security, Data Access, Integration and Deployment
Python Programming A complete beginners guide on python machine learning, data science and tools (Computer Programming Book 1)