Überbrückung der Lücke - Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen

Das Buch "Bridging the Gap - Machine Learning in Healthcare" führt den Leser durch das komplexe Terrain, in dem sich Algorithmen des maschinellen Lernens mit der medizinischen Praxis überschneiden. Es überbrückt auf elegante Weise die Kluft zwischen technischen Feinheiten und praktischen Anwendungen und wendet sich an Fachleute im Gesundheitswesen, Forscher und Datenwissenschaftler gleichermaßen. Die Erzählung beginnt mit grundlegenden Konzepten und lässt den Leser nach und nach in fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens eintauchen, die auf Szenarien im Gesundheitswesen zugeschnitten sind. Fallstudien aus der Praxis liefern greifbare Beispiele und veranschaulichen die tiefgreifenden Auswirkungen des maschinellen Lernens in der medizinischen Bildgebung, Diagnostik und personalisierten Medizin. "Bridging the Gap" ist ein umfassender Leitfaden, der den Leser in die Lage versetzt, das volle Potenzial des maschinellen Lernens für die Verbesserung des Gesundheitswesens auszuschöpfen.

Autorentext

Frau Jyoti Kataria und Herr Ashwani Kumar sind derzeit Assistenzprofessoren an der School of Engineering and Technology der K. R. Mangalam University. Jyoti Kataria und Ashwani Kumar promovieren derzeit auf dem Gebiet der Informatik und des Ingenieurwesens. Ihre Forschungsinteressen umfassen Machine Leaning, Deep Learning und Computer Vision.

Klappentext

Das Buch "Bridging the Gap - Machine Learning in Healthcare" führt den Leser durch das komplexe Terrain, in dem sich Algorithmen des maschinellen Lernens mit der medizinischen Praxis überschneiden. Es überbrückt auf elegante Weise die Kluft zwischen technischen Feinheiten und praktischen Anwendungen und wendet sich an Fachleute im Gesundheitswesen, Forscher und Datenwissenschaftler gleichermaßen. Die Erzählung beginnt mit grundlegenden Konzepten und lässt den Leser nach und nach in fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens eintauchen, die auf Szenarien im Gesundheitswesen zugeschnitten sind. Fallstudien aus der Praxis liefern greifbare Beispiele und veranschaulichen die tiefgreifenden Auswirkungen des maschinellen Lernens in der medizinischen Bildgebung, Diagnostik und personalisierten Medizin. "Bridging the Gap" ist ein umfassender Leitfaden, der den Leser in die Lage versetzt, das volle Potenzial des maschinellen Lernens für die Verbesserung des Gesundheitswesens auszuschöpfen.