Advancing Healthcare through Data-driven Innovations
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Ltd (Sales) Jul 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - The book emphasizes the role of data in driving healthcare transformation, providing readers with a roadmap for understanding and effectively implementing data-driven innovations. It delves into the applications of big data analytics, unveiling valuable insights and offering real-time decision support to healthcare professionals and goes on to review the role of machine learning and artificial intelligence in enabling accurate diagnosis, personalized treatment recommendations, and predictive modeling.The book is an invaluable resource for healthcare professionals, researchers, policymakers, and technology enthusiasts alike. Its practical insights and perspectives empower stakeholders to leverage data-driven technologies effectively, thus fostering continuous improvements in patient care and shaping a brighter future for the healthcare industry as a whole.
Codice articolo 9781032757261
- Titolo
- Advancing Healthcare through Data-driven Innovations
- Autore
- Vibha Jain
- Editore
- Taylor & Francis Ltd (Sales) Jul 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032757264
- ISBN 13
- 9781032757261
- Peso dell'articolo
- 299 grammi
- Dimensioni
- 234x156x11 mm
The book emphasizes the role of data in driving healthcare transformation, providing readers with a roadmap for understanding and effectively implementing data-driven innovations. It delves into the applications of big data analytics, unveiling valuable insights and offering real-time decision support to healthcare professionals and goes on to review the role of machine learning and artificial intelligence in enabling accurate diagnosis, personalized treatment recommendations, and predictive modeling.
The book is an invaluable resource for healthcare professionals, researchers, policymakers, and technology enthusiasts alike. Its practical insights and perspectives empower stakeholders to leverage data-driven technologies effectively, thus fostering continuous improvements in patient care and shaping a brighter future for the healthcare industry as a whole.
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Informazioni sull’autore
Dr. Gunjan is an Assistant Professor at the National Institute of Technology, Delhi, India. She received her Bachelor's in Technology in 2012 from Maharishi Dayanand University, Haryana, India, and her Masters in Technology from the National Institute of Technology, Jalandhar, India, in 2014. She has completed her Ph.D. in Computer Science and Engineering from the National Institute of Technology, Delhi, India. Her research interests lie in the domains of Energy techniques in Wireless Sensor Networks, Machine Learning, and Health Informatics.
Dr. Aditya Gupta is an Assistant Professor at Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, Punjab, India known for his research in big data analytics, machine learning, health informatics, and blockchain. He has completed his doctoral studies at Dr B R Ambedkar National Institute of Technology, Jalandhar, India. He has published several papers in reputable international journals and completed many government-sponsored research projects. Dr. Gupta's work has significantly impacted various sectors, particularly in healthcare, where he has developed advanced health informatics systems. His expertise and dedication to research have earned him recognition as an accomplished academic and mentor.
Dr. Vibha Jain is an Assistant Professor at Thapar Institute of Engineering and Technology in Patiala, Punjab, India. She completed her Ph.D. from Netaji Subhas University of Technology in New Delhi and her Master of Technology from the National Institute of Technology in Hamirpur, India, in 2018, where she was a gold medalist. She has published papers in reputed international journals and is currently working on edge/fog computing, blockchain, and machine learning for medical diagnosis.
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