Trang chủKỹ thuật Y Sinh

Học máy trong Y học – Tổng quan hoàn chỉnh, Phiên bản 2, 2020

Case lâm sàng Ngoại khoa, Tái bản lần thứ 5
Atlas Ảnh chụp Giải phẫu người lâm sàng, Phiên bản 8e
Cẩm nang Phẫu thuật Đại tràng và Trực tràng của Hiệp hội Phẫu thuật Đại trực tràng Hoa Kỳ
Căn bản về thiết bị trong gây mê, chăm sóc tích cực và y học chu phẫu, ấn bản thứ 6, 2023
Green Giáo trình chấn thương xương khớp ở trẻ em, Phiên bản 5

Sức khỏe và chăm sóc sức khỏe đầy đủ không còn có thể nếu không có sự giám sát dữ liệu thích hợp từ các phương pháp học máy hiện đại như mô hình cụm, mạng lưới thần kinh và các phương pháp khai thác dữ liệu khác. Cuốn sách hiện tại là ấn phẩm đầu tiên về tổng quan hoàn chỉnh về phương pháp học máy cho ngành y tế và chăm sóc sức khỏe, và nó được viết như một người bạn đồng hành đào tạo, và là một cuốn sách phải đọc, không chỉ cho các bác sĩ và sinh viên, mà còn cho bất kỳ ai tham gia vào quá trình và tiến độ của y tế và chăm sóc sức khỏe.

Trong phiên bản thứ hai này, các tác giả đã loại bỏ các lỗi văn bản từ phiên bản đầu tiên. Ngoài ra, các bảng được cải tiến từ phiên bản đầu tiên, đã được thay thế bằng các bảng gốc từ các chương trình phần mềm như được áp dụng. Điều này là bởi vì, không giống như cái trước, cái sau không có lỗi và độc giả quen thuộc hơn với chúng.

Mục đích chính của phiên bản đầu tiên là, để cung cấp các phân tích từng bước về các phương pháp mới từ các ví dụ dữ liệu, nhưng thông tin cơ bản và thông tin liên quan lâm sàng có thể còn thiếu một chút. Do đó, mỗi chương hiện có một phần có tên “Thông tin cơ bản”.

Học máy có thể nhiều thông tin hơn và có thể cung cấp độ nhạy của thử nghiệm tốt hơn so với các phương pháp phân tích truyền thống có thể làm. Trong phiên bản thứ hai, một nơi đã được đưa ra cho việc sử dụng học máy không chỉ để phân tích dữ liệu lâm sàng quan sát, mà còn cho các thử nghiệm lâm sàng có kiểm soát.
Không giống như phiên bản đầu tiên, phiên bản thứ hai có các bản vẽ với đầy đủ màu sắc cung cấp một chiều bổ sung hữu ích cho việc phân tích dữ liệu.

Một số phương pháp học máy chưa được đề cập trong phiên bản đầu tiên, nhưng ngày càng quan trọng ngày nay, đã được đưa vào phiên bản cập nhật này, ví dụ, hồi quy nhị thức và Poisson âm, phân tích chính tắc thưa thớt, phân tích logistic điều chỉnh sai lệch của Firth, nghiên cứu omics, eigenvalues ​​và eigenvector .

TRÍCH DẪN_
Machine Learning in Medicine – A Complete Overview
Authors
Ton J. Cleophas
Aeilko H. Zwinderman
Copyright
2020
Publisher
Springer International Publishing
Copyright Holder
Springer Nature Switzerland AG
eBook ISBN
978-3-030-33970-8
DOI
10.1007/978-3-030-33970-8
Hardcover ISBN
978-3-030-33969-2
Edition Number
2
Number of Pages
XXX, 667
Number of Illustrations
417 b/w illustrations, 131 illustrations in colour
Topics
Biomedicine (general)

Tải ebook: Định dạng PDF – 667 Trang – 49 MB – Tiếng Anh

Tải sách chỉ dành cho Thành viên

Vui lòng ĐĂNG NHẬP, hoặc ĐĂNG KÝ TÀI KHOẢN

THƯ VIỆN MEDIPHARM