یادگیری عمیق برای مراقبت‌های بهداشتی هوشمند ۲۰۲۴
Deep Learning for Smart Healthcare 2024

یادگیری عمیق در مقایسه با یادگیری ماشین می‌تواند نتایج دقیق‌تری ارائه دهد. این فناوری از معماری الگوریتمی لایه‌ای برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. از آنجایی که یادگیری از نتایج قبلی، توانایی آن را افزایش می‌دهد، نتایج دقیق‌تری نیز تولید می‌کند. ماهیت چندلایه‌ای سیستم‌های یادگیری عمیق این پتانسیل را دارد که ناهنجاری‌های ظریف در تصاویر پزشکی را طبقه‌بندی کند، بیماران با ویژگی‌های مشابه را در گروه‌های مبتنی بر خطر دسته‌بندی نماید، یا روابط بین علائم و پیامدها را در حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار برجسته سازد.

کتاب **یادگیری عمیق برای مراقبت‌های بهداشتی هوشمند: روندها، چالش‌ها و کاربردها** با کاوش در این پتانسیل، مرجعی برای محققان و دانشگاهیانی است که به دنبال راه‌های جدیدی برای به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری عمیق در مراقبت‌های بهداشتی، از جمله تصویربرداری پزشکی و تجزیه و تحلیل داده‌های مراقبت‌های بهداشتی هستند. این کتاب به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه یادگیری عمیق می‌تواند به طور موثر سابقه پزشکی بیمار را تجزیه و تحلیل کند تا به تجویز داروها و دوزهای مناسب کمک کند. همچنین، نحوه استفاده از یادگیری عمیق در سی‌تی‌اسکن، ام‌آر‌آی و نوار قلب برای تشخیص بیماری‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد. سایر کاربردهای یادگیری عمیق که در این کتاب بررسی شده‌اند عبارتند از گسترش دامنه مدیریت پرونده بیماران، ارزیابی درد، طراحی داروهای جدید و مدیریت فرآیند کارآزمایی بالینی.

این کتاب با گردآوری طیف گسترده‌ای از حوزه‌های تحقیقاتی، می‌تواند به توسعه برنامه‌های کاربردی پیشگامانه برای بهبود مدیریت مراقبت‌های بهداشتی و نتایج بیماران کمک کند.

Deep learning can provide more accurate results compared to machine learning. It uses layered algorithmic architecture to analyze data. It produces more accurate results since learning from previous results enhances its ability. The multi-layered nature of deep learning systems has the potential to classify subtle abnormalities in medical images, clustering patients with similar characteristics into risk-based cohorts, or highlighting relationships between symptoms and outcomes within vast quantities of unstructured data.

Exploring this potential, Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications is a reference work for researchers and academicians who are seeking new ways to apply deep learning algorithms in healthcare, including medical imaging and healthcare data analytics. It covers how deep learning can analyze a patient’s medical history efficiently to aid in recommending drugs and dosages. It discusses how deep learning can be applied to CT scans, MRI scans and ECGs to diagnose diseases. Other deep learning applications explored are extending the scope of patient record management, pain assessment, new drug design and managing the clinical trial process.

Bringing together a wide range of research domains, this book can help to develop breakthrough applications for improving healthcare management and patient outcomes.