Obrazowanie medyczne i informatyka medyczna

Oryginalny tytuł:

Medical Imaging and Health Informatics

Zawartość książki:

Niniejsza książka analizuje aktualny stan wiedzy na temat metod opartych na sztucznej inteligencji, umożliwiających wysokowydajną, niezawodną diagnostykę chorób i segmentację narządów w przetwarzaniu obrazów medycznych. W związku z tym przedstawiono systemy diagnostyki wspomaganej komputerowo w celu wzmocnienia obrazowania diagnostycznego i pomocy w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia. Zaawansowane techniki AI, DL i ML przyczyniają się do diagnozowania i przewidywania chorób. Zmierzamy w kierunku szybkiego rozwoju tej technologii w codziennym życiu klinicystów, wraz z wprowadzeniem sztucznej inteligencji, głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, które sprawiają, że każdy pacjent jest wyjątkowy i prowadzi radiologię w kierunku paradygmatu interdyscyplinarnego podejścia i precyzyjnej opieki zdrowotnej.

Książka bada granice informatyki medycznej, wprowadzając najnowocześniejsze technologie i ramy teoretyczne. Podkreśla, że sztuczna inteligencja, głębokie uczenie się i uczenie maszynowe są wykorzystywane do rozwiązywania trudnych teorii i modalności w dziedzinie obrazowania medycznego. Obejmuje również dogłębną ocenę współczesnych badań i literatury, opisując szereg szeroko zakrojonych technik uczenia się w obrazowaniu medycznym. Ponadto w książce omówiono kilka strategii monitorowania zdrowia i opieki nad pacjentem. Obejmuje ona wykrywanie COVID 19 w oparciu o IoT, automatyczną segmentację wątroby, przewidywanie stanu zdrowia serca, raka płuc i piersi, wykrywanie złamań kości, przewidywanie częstości występowania dengi, segmentację pasożytów malarii.

Książka jest doskonałym materiałem do nauczania kursu magisterskiego na temat sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Książka ta jest wykorzystywana przez interdyscyplinarnych badaczy do zapoznania się z aktualnymi postępami. Książka ta może być wykorzystywana przez praktyków z branży, którzy chcą wykorzystać techniki sztucznej inteligencji do analizy chorób, oprócz jej akademickiego zastosowania. Zawiera wystarczająco dużo szczegółów na temat najnowocześniejszych algorytmów dotyczących różnych dziedzin biomedycznych, dzięki czemu może być wykorzystywana przez praktyków przemysłowych, którzy chcą wykorzystać techniki AI do analizy chorób. Instytucje medyczne wykorzystują tę książkę jako przewodnik do nauki i zapewniają pracownikom służby zdrowia wiedzę na temat tego, w jaki sposób zaawansowane i potężne podejścia AI mogą pomóc w przewidywaniu i diagnozowaniu chorób.

Niniejsza książka zawiera kompleksowy opis najnowszych badań i rozwoju w dziedzinie przetwarzania obrazów medycznych i informatyki zdrowotnej oraz ich zastosowania w sektorze opieki zdrowotnej, koncentrując się na różnych paradygmatach innowacji w zakresie wiedzy systemowej i inteligencji, które mogą być stosowane w celu zapewnienia realistycznych rozwiązań różnych problemów zdrowotnych w społeczeństwie.

Ta książka będzie badać wiele aspektów obrazowania medycznego i informatyki medycznej, a także sposób, w jaki można je zastosować do rzeczywistych wyzwań biomedycznych i opieki zdrowotnej. Będzie to zbiór najnowocześniejszych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i innych powiązanych podejść do zastosowań w opiece zdrowotnej i biomedycynie. Książka będzie zróżnicowanym zbiorem najnowocześniejszych, a także postępów w różnych podejściach do sztucznej inteligencji i będzie ukierunkowana na wyzwania, przed którymi stoją instytucje opieki zdrowotnej i szpitale w zakresie wczesnego wykrywania chorób, przetwarzania danych, monitorowania opieki zdrowotnej i prognozowania chorób.

Obrazowanie medyczne i informatyka medyczna to poddziedzina nauki i inżynierii, która stosuje informatykę w medycynie i obejmuje badanie projektowania, rozwoju i zastosowania innowacji obliczeniowych w celu poprawy opieki zdrowotnej. Dziedzina zdrowia ma szeroki zakres wyzwań, które można rozwiązać za pomocą podejść obliczeniowych. Sztuczna inteligencja i powiązane z nią technologie stają się coraz bardziej powszechne w społeczeństwie i są często wykorzystywane w opiece zdrowotnej. Algorytmy głębokiego uczenia dają obecnie obiecującą opcję automatycznego wykrywania chorób z wysoką dokładnością. Analiza danych klinicznych z wykorzystaniem algorytmów głębokiego uczenia pozwala lekarzom na wcześniejsze wykrywanie chorób i skuteczniejsze leczenie pacjentów. Badane są takie podejścia, jak algorytmy głębokiego uczenia, konwolucyjne sieci neuronowe, techniki przetwarzania obrazu i inne. Technologie te mogą potencjalnie zmienić wiele aspektów opieki nad pacjentem, wykrywania chorób, ich progresji i organizacji farmaceutycznych.

Książka ta obejmuje szeroki zakres segmentacji obrazu, klasyfikacji, rejestracji, zastosowań analizy wspomaganej komputerowo, metodologii, algorytmów, platform i narzędzi. Tom daje holistyczną perspektywę zastosowanego aspektu sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej poprzez studium przypadku i innowacyjne aplikacje. Przedstawia również, w jaki sposób przetwarzanie obrazu, uczenie maszynowe i techniki głębokiego uczenia mogą być stosowane w diagnostyce medycznej kilku konkretnych scenariuszy zdrowotnych, takich jak Covid-19, rak płuc, choroby sercowo-naczyniowe, rak piersi, guzy wątroby, złamania kości itp. Podkreśla również istotne kwestie i obawy związane ze sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej wraz z innymi pokrewnymi obszarami, takimi jak IoT i informatyka medyczna, w celu stworzenia globalnego multidyscyplinarnego forum.