روشهای آماری برای سیستمهای درمانی پویا جدیدترین روشهای آماری توسعهیافته برای پاسخگویی به سؤالات برآورد و استدلال سیستمهای درمانی پویا، شاخهای از پزشکی شخصیسازی شده را به اشتراک میگذارد. این جلد این روش ها را با مبانی مفهومی و تصویرسازی از طریق تجزیه و تحلیل داده های واقعی و شبیه سازی شده نشان می دهد. این رویکردها فوراً در عمل پزشکی شخصی سازی شده، یک مدل پزشکی که بر استفاده سیستماتیک از اطلاعات فردی بیمار برای بهبود مراقبت های بهداشتی بیمار تأکید دارد، قابل اجرا هستند. این اولین منبع منفرد است که یک مرور کلی از روششناسی و نتایج گردآوریشده از مجلات، مقالات و گزارشهای فنی را با هدف هدایت پژوهشگران به این حوزه ارائه میکند. فصل اول خواننده آماری را در چشم انداز پزشکی شخصی سازی شده زمینه سازی می کند. خوانندگان برای استفاده از این متن فقط باید با حساب ابتدایی، جبر خطی و نظریه نمونه بزرگ پایه آشنا باشند. در سراسر متن، نویسندگان خوانندگان را به کد یا بسته های موجود به زبان های آماری مختلف هدایت می کنند تا پیاده سازی را تسهیل کنند. در مواردی که هیچ کدی از قبل وجود نداشته باشد، نویسندگان رویکردهای تحلیلی را با جزئیات کافی ارائه میکنند تا هر محققی با دانش برنامهریزی آماری بتواند روشها را از ابتدا پیادهسازی کند. این یک حجم جالب برای طیف گسترده ای از محققان، از جمله آماردانان، اپیدمیولوژیست ها، محققان پزشکی، و محققان یادگیری ماشینی علاقه مند به کاربردهای پزشکی خواهد بود. دانشجویان تحصیلات تکمیلی پیشرفته در آمار و آمار زیستی نیز دوره ای در روش های آماری برای سیستم های پویا درمانی را به عنوان بخش مهمی از مطالعات خود خواهند یافت.
Statistical Methods for Dynamic Treatment Regimes: Reinforcement Learning, Causal Inference, and Personalized Medicine 2013
89,000 تومان
دانلود کتاب پزشکی روش های آماری برای رژیم های درمانی پویا: یادگیری تقویتی، استنتاج علی و پزشکی شخصی
نویسنده |
Bibhas Chakraborty, Erica E.M. Moodie |
---|---|
انتشارات |
Springer New York |
زبان |
English |
تاریخ انتشار |
2013-07-23 |
تعداد صفحهها |
204 |
نوع فایل |
|
حجم |
2 Mb |
سال انتشار |
2013 |
Statistical Methods for Dynamic Treatment Regimes shares state of the art of statistical methods developed to address questions of estimation and inference for dynamic treatment regimes, a branch of personalized medicine. This volume demonstrates these methods with their conceptual underpinnings and illustration through analysis of real and simulated data. These methods are immediately applicable to the practice of personalized medicine, which is a medical paradigm that emphasizes the systematic use of individual patient information to optimize patient health care. This is the first single source to provide an overview of methodology and results gathered from journals, proceedings, and technical reports with the goal of orienting researchers to the field. The first chapter establishes context for the statistical reader in the landscape of personalized medicine. Readers need only have familiarity with elementary calculus, linear algebra, and basic large-sample theory to use this text. Throughout the text, authors direct readers to available code or packages in different statistical languages to facilitate implementation. In cases where code does not already exist, the authors provide analytic approaches in sufficient detail that any researcher with knowledge of statistical programming could implement the methods from scratch. This will be an important volume for a wide range of researchers, including statisticians, epidemiologists, medical researchers, and machine learning researchers interested in medical applications. Advanced graduate students in statistics and biostatistics will also find material in Statistical Methods for Dynamic Treatment Regimes to be a critical part of their studies.