Applications of Machine Learning in Digital Healthcare
Lingua: inglese
Editore: Institution Of Engineering & Technology Jun 2023, 2023
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- Nuovo
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Neuware - Machine learning is a type of artificial intelligence in which computer algorithms are built to learn to perform set tasks, then use the data acquired to improve the performance of the processing of that data. At the macro-level, ML can be applied to look at health records of different segments of the population (eg. elderly, pregnant, asthmatic, stroke etc.) to assist with evidence-based policy decisions. At a lower scale, ML techniques can be applied to data acquired from an individual patient's brain, heart, muscles, medical images etc. and cross referenced against 'healthy' data to aid diagnosis.Large amounts of information are often necessary for diagnosis and treatment of a condition. The volume and complexity of the data makes the physician's job difficult and provides a compelling reason for the development of machine learning based tools to aid them.
Codice articolo 9781839533358
- Titolo
- Applications of Machine Learning in Digital Healthcare
- Autore
- Miguel Hernandez Silveira
- Editore
- Institution Of Engineering & Technology Jun 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1839533358
- ISBN 13
- 9781839533358
- Peso dell'articolo
- 757 grammi
- Dimensioni
- 234x156x24 mm
Machine learning algorithms are increasingly finding applications in the healthcare sector. Whether assisting a clinician to process an individual patient's data or helping administrators view hospital bed turnover, the volume and complexity of healthcare data is a compelling reason for the development of machine learning based tools to aid in its interpretation and use.
This edited book focuses on the applications of machine learning in the healthcare sector, both at the macro-level for guiding policy decisions, and at the granular level, showing how ML techniques can be applied to process an individual patient's medical data to swiftly aid diagnosis.
Written by an international team of experts, the book presents several applications of machine learning in the healthcare sector, including health system planning, optimisation and preparedness, outlining the benefits and challenges of coordination and data sharing. Machine learning has many applications in processing patient data and topics such as arrhythmia detection, image-guided microsurgery and early detection of Alzheimer's disease are discussed in depth. The book also looks at machine learning applications exploiting wearable sensors for real-time analysis and concepts around enhancing physical performance.
Suitable for an audience of computer scientists, healthcare engineers and those involved with digital medicine, this book brings together a plethora of machine learning applications from across the board of the healthcare services.
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