کتاب “هوش مصنوعی در تشخیص بیماری” (AI in Disease Detection: Advancements and Applications) به بررسی ادغام هوش مصنوعی برای ایجاد تحول در رویکردهای تشخیص بیماری میپردازد و شامل مطالعات موردی از کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری و همچنین بینشی عمیق در مورد فرصتها و چالشهای هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان به طور کلی است. این کتاب طیف گستردهای از اجزای منحصربهفرد هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین و همچنین توسعه و پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی برای شیوههای کارآمد در گردآوری دادهها، آموزش مدل و اعتبارسنجی بالینی را مورد بررسی قرار میدهد.
این کتاب به خوانندگان در ارزیابی دادههای کلان در حوزه بهداشت و درمان و تعیین معایب و مزایای مرتبط با پیادهسازی هوش مصنوعی در تشخیص بیماری کمک میکند؛ همچنین به دستهبندی کاربردهای عمده هوش مصنوعی در تشخیص بیماری مانند تشخیص بیماریهای قلبی عروقی، تشخیص سرطان، تشخیص بیماریهای نورودژنراتیو (تحلیلبرنده عصبی) و کنترل بیماریهای عفونی و نیز پیادهسازی روشها و الگوریتمهای متمایز هوش مصنوعی با دادههای پزشکی شامل سوابق بیمار و تصاویر پزشکی و درک پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی در تشخیص بیماری مانند محرمانگی، سوگیری و دسترسی به خدمات بهداشتی و درمانی میپردازد.
نمونه موضوعات بررسیشده در “هوش مصنوعی در تشخیص بیماری” عبارتند از:
- پیامدهای قانونی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی، همراه با رویکردهایی برای تضمین حریم خصوصی و امنیت بیماران و دادههای آنها.
- شناسایی نشانگرهای زیستی جدید برای تشخیص بیماری، پیشبینی پیامدهای بیماری و برنامههای درمانی سفارشیشده بسته به ویژگیهای بیمار.
- نقش هوش مصنوعی در نظارت بر بیماریها و تشخیص شیوع بیماری، همراه با مطالعات موردی از کاربرد فعلی آن در سناریوهای دنیای واقعی.
- فرآیندهای اعتبارسنجی بالینی برای مدلهای تشخیص بیماری با هوش مصنوعی و چگونگی اعتبارسنجی صحت و اثربخشی آنها.
“هوش مصنوعی در تشخیص بیماری” با ارائه پوشش عالی از موضوع، یک مرجع ضروری و بهروز برای دانشجویان، متخصصان مراقبتهای بهداشتی، دانشگاهیان و شاغلانی است که به دنبال درک کاربردهای ممکن هوش مصنوعی در تشخیص بیماری و قرار گرفتن در لبه دانش جدیدترین پیشرفتها در این زمینه هستند.
مشخصات کتاب AI in Disease Detection: Advancements and Applications
- ویراستاران کتاب: Rajesh Singh, Anita Gehlot, Navjot Rathour, Shaik Vaseem Akram
- سال انتشار: ۲۰۲۵
- ناشر: Wiley-IEEE Press
- زبان کتاب: انگلیسی
- تعداد صفحات: ۳۹۲ صفحه
- کتاب ۱۵ فصل دارد.
- فرمت کتاب: PDF
به منظور تهیه فایل این کتاب ارزشمند، میتوانید از طریق لینک زیر اقدام نمایید:
راهنمای خرید: پس از تکمیل موفقیتآمیز فرآیند پرداخت، بهصورت خودکار به صفحهای هدایت خواهید شد که در آن میتوانید با وارد کردن شناسه اختصاصی، لینک دانلود فایل را دریافت کنید. در صورت بروز هرگونه سؤال یا مشکل، لطفاً از طریق صفحه «تماس با ما» با سایت در ارتباط باشید.
📚 نمایش فهرست مطالب کتاب
۱. Introduction to AI in Disease Detection — An Overview of the Use of AI in Detecting Diseases, Including the Benefits and Limitations of the Technology ۲. Explanation of Machine Learning Algorithms Used in Disease Detection, Such as Decision Trees and Neural Networks ۳. Natural Language Processing (NLP) in Disease Detection — A Discussion of How NLP Techniques Can Be Used to Analyze and Classify Medical Text Data for Disease Diagnosis ۴. Computer Vision for Disease Detection — An Overview of How Computer Vision Techniques Can Be Used to Detect Diseases in Medical Images, Such as X-Rays and MRIs ۵. Deep Learning for Disease Detection — A Deep Dive into Deep Learning Techniques Such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Their Use in Disease Detection ۶. Applications of AI in Cardiovascular Disease Detection — A Review of the Specific Ways in which AI Is Being Used to Detect and Diagnose Cardiovascular Diseases ۷. Applications of AI in Cancer Detection — A Review of the Specific Ways in which AI Is Being Used to Detect and Diagnose Various Types of Cancer ۸. Applications of AI in Neurological Disease Detection — A Review of Specific Ways in Which AI Is Being Used to Detect and Diagnose Neurological Disorders, Such as Alzheimer’s and Parkinson’s ۹. AI Integration in Healthcare Systems — A Review of the Problems and Potential Associated with Integrating AI in Healthcare for Disease Detection and Diagnosis ۱۰. Clinical Validation of AI Disease Detection Models — An Overview of the Clinical Validation Process for AI Disease Detection Models, and How They Can Be Validated for Accuracy and Effectiveness ۱۱. Integration of AI in Healthcare Systems — A Discussion of the Challenges and Opportunities of Integrating AI in Healthcare Systems for Disease Detection and Diagnosis ۱۲. The Future of AI in Disease Detection — A Look at Emerging Trends and Future Directions in the Use of AI for Disease Detection and Diagnosis ۱۳. Limitations and Challenges of AI in Disease Detection — An Examination of the Limitations and Challenges of AI in Disease Detection, Including the Need for Large Datasets and Potential Biases ۱۴. AI-Assisted Diagnosis and Treatment Planning — A Discussion of How AI Can Assist Healthcare Professionals in Making More Accurate Diagnoses and Treatment Plans for Diseases ۱۵. AI in Disease Surveillance — An Overview of How AI Can Be Used in Disease Surveillance and Outbreak Detection in Real-World Scenarios