Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für eine verbesserte Diagnose

Die Monografie "Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für eine verbesserte Diagnose: Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen im Mittelpunkt" untersucht das transformative Potenzial von KI- und ML-Technologien bei der Revolutionierung der Krankheitsdiagnose und Patientenversorgung in den Bereichen Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Sie befasst sich mit den Anwendungen von KI und ML in der Krankheitsdiagnose und beleuchtet deren Rolle bei der Früherkennung, Risikovorhersage und personalisierten Behandlungsstrategien. Die Monographie gibt Einblicke in die Chancen und Herausforderungen, die mit der Nutzung datengesteuerter Ansätze verbunden sind, um die diagnostische Genauigkeit zu erhöhen, die Behandlungsergebnisse zu verbessern und die Patienten beim Umgang mit chronischen Krankheiten zu unterstützen. Die Monografie befasst sich mit den wichtigsten Forschungslücken, ethischen Dilemmata und zukünftigen Richtungen und soll Fachleute im Gesundheitswesen, Forscher und politische Entscheidungsträger über das Potenzial von KI und ML informieren, um sinnvolle Fortschritte in der Krankheitsdiagnose und Patientenversorgung zu erzielen und letztlich die Lebensqualität von Menschen zu verbessern, die von Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen betroffen sind.

Autorentext

Ms. SWETA, borsista di ricerca che sta svolgendo il dottorato di ricerca in Informatica e Ingegneria con specializzazione in Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico presso il Lingaya's Vidyapeeth, Faridabad.Prof. (Dr.) RITU SINDHU, decano associato e direttore del Dipartimento di Informatica e Ingegneria, Lingaya's Vidyapeeth, Faridabad.