Beschreibung
Heute stellt die künstliche Intelligenz einen revolutionären Ansatz dar, der die Medizin im Hinblick auf die Früherkennung und diagnostische Unterstützung sowie die Entscheidungsfindung im klinischen Umfeld grundlegend verändert. Dieses Buch bietet einen umfassenden Leitfaden zu den Grundlagen der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und des Deep Learning, gefolgt von einer Analyse der praktischen Anwendungen dieser Techniken bei der Vorhersage von vier chronischen Erkrankungen: Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Brustkrebs, Typ-2-Diabetes und Alzheimer. Es wird eine vergleichende Pilotstudie vorgestellt, die unter Verwendung der wichtigsten biomedizinischen Datenbanken durchgeführt wurde. Wir haben die Wirksamkeit von Deep-Learning-Architekturen sowie die von klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens analysiert. Darüber hinaus befasst sich dieses Werk mit verschiedenen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Validierung der Modelle, ihrer Implementierung in eingebetteten medizinischen Systemen sowie der Ethik des Einsatzes künstlicher Intelligenz. Es richtet sich in erster Linie an Studierende im Grund- und Hauptstudium, an Forscher, Ingenieure und Fachkräfte im Gesundheitswesen.
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