Machine Learning Decision Support Systems for Health Risk Assessment : Machine Learning Decision Support Systems for Health Risk Assessment
Lingua: inglese
Editore: SHARK NAIL, 2026
- 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 - Machine Learning Decision Support Systems for Health Risk Assessment examines machine learning methods and decision support concepts for assessing health risks. The book explores healthcare data, predictive modeling, classification, risk estimation, and data-driven decision support. It presents a technical perspective on how computational models can assist interpretation of health-related information and support structured risk assessment. Topics include machine learning, health risk prediction, clinical decision support, healthcare analytics, predictive analytics, data analysis, model-based assessment, and intelligent decision systems. The discussion connects artificial intelligence, machine learning, healthcare informatics, and risk assessment. Designed for students, researchers, engineers, and data professionals, this volume provides a concise foundation for understanding computational approaches to health risk assessment and decision-oriented healthcare applications. It provides context for further study of healthcare data and predictive systems in healthcare.…
Codice articolo 9781962116374
- Titolo
- Machine Learning Decision Support Systems for Health Risk Assessment : Machine Learning Decision Support Systems for Health Risk Assessment
- Autore
- Tenssor
- Editore
- SHARK NAIL
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1962116379
- ISBN 13
- 9781962116374
- Peso dell'articolo
- 189 grammi
- Dimensioni
- 229x152x7 mm
Machine Learning Decision Support Systems for Health Risk Assessment examines machine learning methods and decision support concepts for assessing health risks. The book explores healthcare data, predictive modeling, classification, risk estimation, and data-driven decision support. It presents a technical perspective on how computational models can assist interpretation of health-related information and support structured risk assessment. Topics include machine learning, health risk prediction, clinical decision support, healthcare analytics, predictive analytics, data analysis, model-based assessment, and intelligent decision systems. The discussion connects artificial intelligence, machine learning, healthcare informatics, and risk assessment. Designed for students, researchers, engineers, and data professionals, this volume provides a concise foundation for understanding computational approaches to health risk assessment and decision-oriented healthcare applications. It provides context for further study of healthcare data and predictive systems in healthcare.
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