Applications of Machine Learning in Digital Healthcare
Algorytmy uczenia maszynowego coraz częściej znajdują zastosowanie w sektorze opieki zdrowotnej. Niezależnie od tego, czy chodzi o pomoc klinicystom w przetwarzaniu danych poszczególnych pacjentów, czy też pomoc administratorom w przeglądaniu rotacji łóżek szpitalnych, ilość i złożoność danych dotyczących opieki zdrowotnej jest istotnym powodem rozwoju narzędzi opartych na uczeniu maszynowym, które pomagają w ich interpretacji i wykorzystaniu.
Niniejsza książka koncentruje się na zastosowaniach uczenia maszynowego w sektorze opieki zdrowotnej, zarówno na poziomie makro w celu kierowania decyzjami politycznymi, jak i na poziomie szczegółowym, pokazując, w jaki sposób techniki ML mogą być stosowane do przetwarzania danych medycznych poszczególnych pacjentów w celu szybkiej pomocy w diagnozie.
Napisana przez międzynarodowy zespół ekspertów książka przedstawia kilka zastosowań uczenia maszynowego w sektorze opieki zdrowotnej, w tym planowanie, optymalizację i gotowość systemu opieki zdrowotnej, przedstawiając korzyści i wyzwania związane z koordynacją i udostępnianiem danych. Uczenie maszynowe ma wiele zastosowań w przetwarzaniu danych pacjentów, a tematy takie jak wykrywanie arytmii, mikrochirurgia sterowana obrazem i wczesne wykrywanie choroby Alzheimera są dogłębnie omówione. Książka analizuje również aplikacje uczenia maszynowego wykorzystujące czujniki do noszenia w celu analizy w czasie rzeczywistym oraz koncepcje dotyczące poprawy wydajności fizycznej.
Przeznaczona dla informatyków, inżynierów opieki zdrowotnej i osób zaangażowanych w medycynę cyfrową, książka ta gromadzi mnóstwo aplikacji uczenia maszynowego z całego zakresu usług opieki zdrowotnej.