Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences
Przegląd aktualnego stanu wiedzy na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w medycynie i biologii.
Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences pokazuje wysiłki podejmowane w dziedzinie biologii obliczeniowej i nauk medycznych w celu zaprojektowania i wdrożenia solidnych, dokładnych i wydajnych algorytmów komputerowych do modelowania zachowania złożonych systemów biologicznych znacznie szybciej niż przy użyciu tradycyjnych podejść do modelowania opartych wyłącznie na teorii.
Dzięki rozdziałom napisanym przez międzynarodowych ekspertów w dziedzinie badań medycznych i biologicznych, Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences zawiera informacje na temat:
⬤ Badania przeprowadzone przez autorów, które są wynikiem wieloletniej interdyscyplinarnej współpracy z klinicystami, informatykami, matematykami i inżynierami.
⬤ Różnic między tradycyjnym podejściem obliczeniowym do przetwarzania danych (biologia matematyczna) a cyklem eksperyment-dane-teoria-model-walidacja.
⬤ Istniejące podejścia do wykorzystania dużych zbiorów danych w branży opieki zdrowotnej, takie jak Watson Oncology firmy IBM, Hanover firmy Microsoft i DeepMind firmy Google.
⬤ Trudności w tej dziedzinie, które pojawiły się w wyniku zmian technologicznych, oraz potencjalne przyszłe kierunki tych zmian.
Książka Big Data Analysis and Artificial Intelligence for Medical Sciences, będąca aktualnym źródłem wiedzy na temat integracji sztucznej inteligencji w medycynie i biologii, jest bardzo przydatna nie tylko dla profesjonalnych naukowców, ale także dla studentów studiów magisterskich lub doktoranckich, którzy chcą odkrywać postępy w tej dziedzinie.
