در چشمانداز همواره در حال تحول درمان سرطان، ادغام هوش مصنوعی (AI) با علم پزشکی، نشاندهنده یک تغییر بنیادین به سمت مراقبتهای بهداشتی دقیقتر، کارآمدتر و شخصیسازیشدهتر است. کتاب “انقلاب هوش مصنوعی در مراقبت از سرطان: تشخیص دقیق و مراقبتهای بهداشتی بیمار-محور” (Artificial Intelligence Revolutionizing Cancer Care: Precision Diagnosis and Patient-Centric Healthcare) به قدرت تحولآفرین هوش مصنوعی میپردازد و کاوشی جامع از نقش آن در بهبود تشخیص، درمان و مدیریت بیمار مبتلا به سرطان ارائه میدهد.
این مجموعه ویرایششده، متخصصان و پژوهشگران برجستهای را گرد هم میآورد که آخرین پیشرفتها در فناوریهای هوش مصنوعی کاربردی در انکولوژی (سرطانشناسی) را روشن میسازند. از الگوریتمهای یادگیری ماشین که پیشرفت سرطان را پیشبینی میکنند گرفته تا تکنیکهای تصویربرداری پیشرفته که دقت تشخیصی را بهبود میبخشند، این کتاب طیفی از نوآوریهایی را پوشش میدهد که مراقبت از سرطان را بازآفرینی میکنند. نکات کلیدی برجسته عبارتند از: تشخیص دقیق که نشان میدهد چگونه ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در حال ایجاد تحول در تشخیص زودهنگام و طبقهبندی دقیق انواع مختلف سرطان هستند و به نتایج بهتر برای بیماران منجر میشوند؛ رویکردهای بیمار-محور که به بررسی تغییر به سمت پزشکی شخصیسازیشده میپردازد، جایی که هوش مصنوعی پروتکلهای درمانی را متناسب با پروفایلهای فردی بیمار تنظیم میکند و درمانهای مؤثرتر و هدفمندتری را تضمین میکند؛ و ملاحظات اخلاقی و عملی که بینشهایی در مورد چالشهای اخلاقی، عملی و نظارتی ادغام هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی ارائه میدهد و بر لزوم حفظ حریم خصوصی بیمار و امنیت دادهها تأکید میکند. علاوه بر این، کتاب به کاربردهای بالقوه آینده هوش مصنوعی در انکولوژی، از جمله تحلیلهای پیشبینیکننده، جراحی رباتیک و فراتر از آن، نگاهی میاندازد. “انقلاب هوش مصنوعی در مراقبت از سرطان” منبعی ضروری برای متخصصان پزشکی، پژوهشگران و دانشجویانی است که به دنبال درک تقاطع هوش مصنوعی و انکولوژی هستند. این کتاب دیدگاهی آیندهنگرانه در مورد چگونگی آمادگی فناوریهای پیشرفته برای بهبود مراقبت از بیمار و دگرگونی مبارزه با سرطان ارائه میدهد.
کتاب Artificial Intelligence Revolutionizing Cancer Care
- بر تقاطع حیاتی هوش مصنوعی و تشخیص سرطان در بخش مراقبتهای بهداشتی تمرکز دارد.
- بر تأثیر واقعی هوش مصنوعی در بهبود تشخیص سرطان، درمان و مراقبت کلی از بیمار تأکید میکند.
- الگوریتمهای هوش مصنوعی، تکنیکهای یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، مدلسازی پیشبینیکننده و کاربردهای مراقبت از بیمار را پوشش میدهد.
- چگونگی بهبود تجربه بیمار توسط فناوریهای هوش مصنوعی را بررسی میکند که منجر به نتایج بهتر و کاهش نابرابریهای بهداشتی میشود.
- درکی از ریاضیات زیربنایی مدلهای یادگیری ماشین، از جمله درختهای تصمیم، ماشینهای بردار پشتیبان و شبکههای عصبی عمیق، به خوانندگان ارائه میدهد.
این کتاب عمدتاً برای دانشجویان سالهای پایانی کارشناسی، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و پژوهشگران دانشگاهی در رشتههای مهندسی برق، مهندسی الکترونیک و مخابرات، مهندسی کامپیوتر و علوم کامپیوتر، مهندسی پزشکی و فناوری اطلاعات نوشته شده است.
مشخصات کتاب Artificial Intelligence Revolutionizing Cancer Care
- زیرعنوان: Precision Diagnosis and Patient-Centric Healthcare
- ویراستاران کتاب: Suman Kumar Swarnkar, Abhishek Guru, Gurpreet Singh Chhabra, Harshitha Raghavan Devarajan
- سال انتشار: ۲۰۲۵
- ناشر: CRC Press
- زبان کتاب: انگلیسی
- تعداد صفحات: ۲۸۰ 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
1.K-means clustering for knowledge discovery in big data cancer research ۲.Applying reinforcement learning to optimize cancer treatment protocols in machine learning frameworks ۳.Extraction of real-time data of breast cancer patients and implementation with ML techniques ۴.Decoding images convolutional neural networks in oncological medical imaging ۵.Uncovering insights in cancer research with centroid-based clustering on big data ۶.The role of machine learning in remote cancer management ۷.Revolutionizing cancer drug discovery deep learning neural networks for accelerated development ۸.Empowering patients enhancing engagement and self-care in cancer treatment with Bayesian networks ۹.Enhancing cancer detection and classification with ensemble machine learning approaches ۱۰.Ethics, regulation, and machine learning navigating oncological AI deployment with decision trees ۱۱.A comprehensive review of big data integration and K-Means clustering in cancer research ۱۲.Applications of generative adversarial networks (GANs) in healthcare ۱۳.Performance analysis of stochastic gradient descent and adaptive moment estimation optimization algorithms for convolutional neural networks ۱۴.Enhancing oncology with predictive analytics for cancer diagnosis and treatment with random forests ۱۵.Automated diagnosis of brain tumors from MRI scans using U-Net segmentation