System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Cập nhật vào: Thứ năm - 03/10/2024 15:14
Nhan đề chính: System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Nhan đề dịch: Thiết kế hệ thống cho dịch bệnh bằng cách sử dụng học máy và học sâu
Tác giả: G. R. Kanagachidambaresan, Dinesh Bhatia, Dhilip Kumar, Animesh Mishra
Nhà xuất bản: Springer, Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 325 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-19752-9
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này khám phá những lợi ích của việc triển khai Học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong môi trường chăm sóc sức khỏe. Các tác giả nghiên cứu các hướng nghiên cứu khác nhau để giải quyết những thách thức phải đối mặt trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng chăm sóc sức khỏe liên quan đến cuộc khủng hoảng đại dịch. Các tác giả lưu ý đến những trở ngại phải đối mặt trong quá trình phát triển và thay đổi công nghệ trong cuộc khủng hoảng Covid. Họ nghiên cứu những gì có thể học được từ công nghệ và những gì có thể được tận dụng hiệu quả. Các tác giả muốn chỉ ra cách các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng công nghệ để khai thác những tiến bộ trong học máy và học sâu trong các ứng dụng của riêng họ. Các chủ đề bao gồm theo dõi bệnh nhân từ xa, phân tích dữ liệu về các kiểu hành vi của con người và học máy để ra quyết định theo thời gian thực.
Từ khóa: Bệnh dịch. Thiết kế hệ thống. Học máy. Trí tuệ nhân tạo.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau
Tác động của đại dịch COVID-19: Nhận dạng, kịch bản hiện tại và biện pháp phòng ngừa bằng mô hình học máy
Đánh giá toàn diện về hồ sơ sức khỏe thông minh để phòng ngừa đại dịch
Tự động hóa chẩn đoán bệnh COVID-19 từ X-quang
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc đạt được mục tiêu phát triển bền vững
Mô hình mới cho sự tuân thủ dựa trên đảm bảo của IoT Blockchain đối với việc cách ly COVID
Mạng nơ-ron tích chập dựa trên học sâu với phương pháp tiếp cận rừng ngẫu nhiên để phân đoạn khối u não MRI
Hệ thống chuyên gia để cải thiện hiệu quả giám sát sức khỏe từ xa trong đại dịch COVID-19: Đánh giá quan trọng
Công cụ dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo cho các bệnh đe dọa tính mạng
Mạng đối nghịch tạo tích chập sâu để chẩn đoán mô di căn trong phần hạch bạch huyết
Chuyển đổi trong lĩnh vực y tế trong đại dịch bằng thiết bị quang tử
Chẩn đoán COVID-19 từ hình ảnh CT và tín hiệu âm thanh hô hấp bằng chiến lược học sâu
Vai trò của điện toán biên trong các tình huống đại dịch và dịch tễ cùng các giải pháp của nó
Những tiến bộ và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và máy học trong lĩnh vực bệnh tim mạch và vai trò của nó trong tình trạng đại dịch
Kiểm tra sức khỏe hiệu quả và tiêm chủng kịp thời để chống lại sự lây lan của COVID-19 và giảm thiểu các tác động tiêu cực của nó
Ước tính mật độ đám đông bằng mạng nơ-ron cho COVID-19 và các đại dịch trong tương lai
Vai trò của chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số trong phục hồi chức năng trong đại dịch
Phân tích dịch bệnh thoái hóa thần kinh bằng kỹ thuật học máy
Dự báo đường cong tăng trưởng COVID-19 cho Ấn Độ bằng kỹ thuật học sâu