Machine Learning in Medicine
Machine Learning in Medicine obejmuje najnowocześniejsze techniki uczenia maszynowego i ich zastosowania w dziedzinie medycyny. Przedstawiono w nim kilka systemów diagnostyki wspomaganej komputerowo (CAD), które odegrały ważną rolę w diagnozowaniu kilku chorób w ostatniej dekadzie, np. w wykrywaniu raka, co zaowocowało opracowaniem kilku udanych systemów.
Nowe osiągnięcia w dziedzinie uczenia maszynowego mogą w niedalekiej przyszłości umożliwić opracowanie maszyn zdolnych do całkowitego wykonywania zadań, których obecnie nie można wykonać bez pomocy człowieka, zwłaszcza w dziedzinie medycyny. Niniejsza książka obejmuje takie maszyny, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) z różnymi funkcjami aktywacji dla małych i średnich biomedycznych zbiorów danych, wykrywanie nieprawidłowych czynności wynikających z pogorszenia funkcji poznawczych, modelowanie dawki termicznej dla termicznych ablacyjnych metod leczenia raka, dermatologiczne systemy wspomagania decyzji klinicznych oparte na uczeniu maszynowym, diagnostykę ultrasonograficzną opartą na sztucznej inteligencji, praktyczne wyzwania i możliwe rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego w obrazowaniu medycznym, diagnostykę padaczki na podstawie strukturalnego rezonansu magnetycznego, diagnostykę choroby Alzheimera, klasyfikację przerostu lewej komory serca i inteligentne rozumienie języka medycznego.
Książka ta przyczyni się do rozwoju badań naukowych w szerokim obszarze uczenia maszynowego w medycynie. Koncentruje się na głównych trendach i wyzwaniach w tej dziedzinie oraz przedstawia prace mające na celu identyfikację nowych technik i ich wykorzystanie w analizie biomedycznej, w tym obszerne odniesienia na końcu każdego rozdziału.
