Explainable AI in Healthcare : Unboxing Machine Learning for Biomedicine
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book combines technology and the medical domain. It covers advances in computer vision (CV) and machine learning (ML) that facilitate automation in diagnostics and therapeutic and preventive health care. The special focus on eXplainable Artificial Intelligence (XAI) uncovers the black box of ML and bridges the semantic gap between the technologists and the medical fraternity. Explainable AI in Healthcare: Unboxing Machine Learning for Biomedicine intends to be a premier reference for practitioners, researchers, and students at basic, intermediary levels and expert levels in computer science, electronics and communications, information technology, instrumentation and control, and electrical engineering.This book will benefit readers in the following ways:Explores state of art in computer vision and deep learning in tandem to develop autonomous or semi-autonomous algorithms for diagnosis in health careInvestigates bridges between computer scientists and physicians being built with XAIFocuses on how data analysis provides the rationale to deal with the challenges of healthcare and making decision-making more transparentInitiates discussions on human-AI relationships in health careUnites learning for privacy preservation in health care.…
Codice articolo 9781032367125
- Titolo
- Explainable AI in Healthcare : Unboxing Machine Learning for Biomedicine
- Autore
- Mohendra Roy
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032367121
- ISBN 13
- 9781032367125
- Peso dell'articolo
- 503 grammi
- Dimensioni
- 234x156x18 mm
This book combines technology and the medical domain. It covers advances in computer vision (CV) and machine learning (ML) that facilitate automation in diagnostics and therapeutic and preventive health care. The special focus on eXplainable Artificial Intelligence (XAI) uncovers the black box of ML and bridges the semantic gap between the technologists and the medical fraternity. Explainable AI in Healthcare: Unboxing Machine Learning for Biomedicine intends to be a premier reference for practitioners, researchers, and students at basic, intermediary levels and expert levels in computer science, electronics and communications, information technology, instrumentation and control, and electrical engineering.
This book will benefit readers in the following ways:
- Explores state of art in computer vision and deep learning in tandem to develop autonomous or semi-autonomous algorithms for diagnosis in health care
- Investigates bridges between computer scientists and physicians being built with XAI
- Focuses on how data analysis provides the rationale to deal with the challenges of healthcare and making decision-making more transparent
- Initiates discussions on human-AI relationships in health care
- Unites learning for privacy preservation in health care
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Mehul S Raval, Associate Dean – Experiential Learning and Professor, School of Engineering and Applied Science, Ahmedabad University, Ahmedabad, India
Mohendra Roy, Assistant Professor, Information and Communication Technology Department, School of Technology, Pandit Deendayal Energy University, Gandhinagar, India
Tolga Kaya, , Professor and Director of Engineering Programs, Sacred Heart University, Fairfield, CT, USA
Rupal Kapdi, Assistant Professor, Computer Science and Engineering Department, Institute of Technology, Nirma University, Ahmedabad, India
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Einbeck, Germania
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