پیش بینی نارسایی قلبی: روش های تهاجمی، غیرتهاجمی، یادگیری ماشین، و مبتنی بر هوش مصنوعی ۲۰۲۲
Predicting Heart Failure: Invasive, Non-Invasive, Machine Learning, and Artificial Intelligence Based Methods 2022

پیش بینی نارسایی قلبی: روش های تهاجمی، غیرتهاجمی، یادگیری ماشینی و مبتنی بر هوش مصنوعی بر مکانیسم و علائم نارسایی قلبی و رویکردهای مختلف، از جمله تکنیک های مرسوم و مدرن برای تشخیص آن تمرکز دارد.

این کتاب همچنین یک راهنمای جامع اما مختصر برای تمام روش های مدرن قلب شناسی ارائه می کند و بر مدیریت بالینی عملی در زمینه های مختلف تاکید دارد. پیش بینی نارسایی قلبی بینشی قابل اعتماد در مورد تمام جنبه های نارسایی قلبی، از جمله اطلاعات ضروری در مورد دستورالعمل های بالینی، مقالات عمیق و مورد بررسی همتایان و پوشش گسترده ای از این حوزه پرتحرک را در اختیار خوانندگان قرار می دهد. خوانندگان همچنین موارد زیر را خواهند یافت:

• بحث در مورد ویژگی های اصلی حسگرهای زیستی قلبی عروقی، همراه با مسائل باز آن ها برای توسعه و کاربرد
• خلاصه ای از مشکلات ارتباط بی سیم حسگرها و انتقال قدرت، و کاربرد هوش مصنوعی در قلب شناسی
• پوشش تکنیک های طبقه بندی داده کاوی، یادگیری ماشینی کاربردی و روش های پیشرفته برای تخمین شدت HF و تشخیص و پیش بینی نارسایی قلبی
• بحث در مورد خطرات و مسائل مربوط به سیستم نظارت از راه دور
• ارزیابی کاربردهای بالقوه و آینده دستگاه های کاشتنی و پوشیدنی در پیش بینی و تشخیص نارسایی قلبی
• هوش مصنوعی در فناوری های نظارت تلفن همراه برای ارائه گزینه های درمانی بهبود یافته به پزشکان، در نهایت تسهیل دسترسی به مراقبت های بهداشتی توسط تمام جمعیت های بیمار.

پیش بینی نارسایی قلبی: روش های تهاجمی، غیرتهاجمی، یادگیری ماشینی و مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه آخرین داده های تحقیقاتی برای تشخیص و درمان نارسایی قلبی، منبعی عالی برای پرستاران، پرستاران متخصص، دستیاران پزشک، دانشجویان پزشکی و پزشکان عمومی است تا درک بهتری از قلب شناسی بالینی به دست آورند.

Predicting Heart Failure: Invasive, Non-Invasive, Machine Learning and Artificial Intelligence Based Methods focuses on the mechanics and symptoms of heart failure and various approaches, including conventional and modern techniques to diagnose it.

This book also provides a comprehensive but concise guide to all modern cardiological practice, emphasizing practical clinical management in many different contexts. Predicting Heart Failure supplies readers with trustworthy insights into all aspects of heart failure, including essential background information on clinical practice guidelines, in-depth, peer-reviewed articles, and broad coverage of this fast-moving field. Readers will also find:

• Discussion of the main characteristics of cardiovascular biosensors, along with their open issues for development and application
• Summary of the difficulties of wireless sensor communication and power transfer, and the utility of artificial intelligence in cardiology
• Coverage of data mining classification techniques, applied machine learning and advanced methods for estimating HF severity and diagnosing and predicting heart failure
• Discussion of the risks and issues associated with the remote monitoring system
• Assessment of the potential applications and future of implantable and wearable devices in heart failure prediction and detection
• Artificial intelligence in mobile monitoring technologies to provide clinicians with improved treatment options, ultimately easing access to healthcare by all patient populations.

Providing the latest research data for the diagnosis and treatment of heart failure, Predicting Heart Failure: Invasive, Non-Invasive, Machine Learning and Artificial Intelligence Based Methods is an excellent resource for nurses, nurse practitioners, physician assistants, medical students, and general practitioners to gain a better understanding of bedside cardiology.