Generative Intelligence in Healthcare (Artificial Intelligence for Sustainable Engineering and Management)
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Aggiungi al carrelloCodice articolo I-9781032887425
- Titolo
- Generative Intelligence in Healthcare (Artificial Intelligence for Sustainable Engineering and Management)
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032887427
- ISBN 13
- 9781032887425
This book explores the intersection of artificial intelligence and healthcare with a focus on generative intelligence. The book will introduce the concept of generative intelligence and its transformative potential in patient care, showcasing applications that go beyond conventional AI approaches.
Generative Intelligence in Healthcare: Transforming Patient Care with AI Creativity delves into the use of generative models for personalized medicine, data analytics, and predictive modelling, providing real-world examples of how AI creativity can revolutionize treatment strategies and diagnostic processes. It focuses on the origin and basics of generative AI, generative AI models, and possible areas in healthcare where generative AI can work. It discusses how generative AI model will help healthcare providers automatically generate prescriptions, discharge summaries, and patient conditions. The unique strength of this book lies in its comprehensive examination of ethical considerations and regulatory frameworks, ensuring a responsible and transparent integration of generative intelligence in healthcare. By addressing current challenges and envisioning future directions, this book serves as a valuable resource for healthcare professionals, researchers, and policymakers seeking to harness the full potential of AI creativity to enhance patient outcomes.
The book is written for graduate students, researchers, and professionals in biomedical engineering, electrical engineering, signal process engineering, biomedical imaging, and computer science.
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Informazioni sull’autore
Sakshi Gupta is presently working as an Assistant Professor at Manav Rachna International Institute of Research and Studies, Faridabad. Haryana. She received her Ph.D. degree from the Birla Institute of Technology Mesra, Ranchi, and MCA from Gautam Buddha Technical University Lucknow, Uttar Pradesh. Her areas of interest include the Internet of Things, mobile ad-hoc networks, Body Area Networks, Machine learning, and Deep learning. She also has three published patents.
Umesh Gupta is currently an Associate Professor at the School of Computer Science & Artificial Intelligence at Bennett University, Greater Noida, India. He received hi Ph.D. in Machine Learning from the National Institute of Technology, Arunachal Pradesh, India. He was awarded a gold medal for his Master’s of Engineering (M.E.) from the National Institute of Technical Teachers Training and Research (NITTTR), Chandigarh, India, and Bachelor of Technology (B.Tech.) from Dr APJ, Abdul Kalam Technical University, Lucknow, India. He has more than 14 years of work experience in Academics and Research. His research interests include SVM, ELM, RVFL, machine learning, and deep learning approaches. He published three patents in the years 2021–2023.
Moolchand Sharma is currently an Assistant Professor in the Department of Computer Science and Engineering at the Maharaja Agrasen Institute of Technology, GGSIPU Delhi. His research areas include Artificial Intelligence, Nature-Inspired Computing, Security in Cloud Computing, Machine Learning, and Search Engine Optimization. He is currently a doctoral researcher at DCR University of Science and Technology, Haryana.
Kamal Malik is currently a Professor in CSE in School of Engineering and Technology at CTU Ludhiana, Punjab, India. Her major areas of research are Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics, Computational Neurosciences and bio-inspired computing. She has more than 13 years of academic and research experience. Her passion is to teach computer science engineering and to encourage critical thinking for her students in domains like Machine Learning, Data Science, Business Analytics, Cloud Computing, Internet of Things and Blockchain.
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