Big Data Analytics and Machine Intelligence in Biomedical and Health Informatics: Concepts, Methodologies, Tools and Applications (Advances in Intelligent and Scientific Computing)

توسعه ها و روش های پیشرفته را در زمینه گسترده و متنوع تجزیه و تحلیل داده ها و زمینه های کاربردی مانند تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، داده کاوی و هوش ماشینی در بیوپزشکی و انفورماتیک سلامت.

کاربردهای جدید تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش ماشینی در بخش زیست پزشکی و مراقبت های بهداشتی یک زمینه در حال ظهور است. شامل علوم کامپیوتر، پزشکی، زیست شناسی، مهندسی محیط زیست طبیعی و تشخیص الگو می باشد. بیومدیکال و انفورماتیک سلامت عصر جدیدی است که فرصت ها و چالش های فوق العاده ای را با توجه به داده های زیست پزشکی فراوان در دسترس به ارمغان می آورد و هدف تضمین مراقبت های بهداشتی با کیفیت بالا و کارآمد با تجزیه و تحلیل داده ها است.

12 فصل در??تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش ماشینی در بیوپزشکی و انفورماتیک سلامت??جدیدترین ها را پوشش می دهد پیشرفت ها و پیشرفت ها در انفورماتیک سلامت، داده کاوی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی. آنها با توجه به شباهت موضوعات پرداخته شده، از موضوعات مربوط به اینترنت اشیا (IoT) برای مهندسی پزشکی و انفورماتیک سلامت، هوش محاسباتی برای پردازش داده های پزشکی، و اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT) سازماندهی شده اند.

محققان و دست اندرکاران جدیدی که در این زمینه کار می کنند از خواندن کتاب سود خواهند برد زیرا می توانند به سرعت بهترین روش های عملکردی را مشخص کرده و رویکردهای مختلف را با هم مقایسه کنند.

مخاطبان

محققان و پزشکان شاغل در زمینه‌های زیست پزشکی، انفورماتیک سلامت، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، اینترنت اشیا، و یادگیری ماشینی.

Provides coverage of developments and state-of-the-art methods in the broad and diversified data analytics field and applicable areas such as big data analytics, data mining, and machine intelligence in biomedical and health informatics.

The novel applications of Big Data Analytics and machine intelligence in the biomedical and healthcare sector is an emerging field comprising computer science, medicine, biology, natural environmental engineering, and pattern recognition. Biomedical and health informatics is a new era that brings tremendous opportunities and challenges due to the plentifully available biomedical data and the aim is to ensure high-quality and efficient healthcare by analyzing the data.

The 12 chapters in??Big Data Analytics and Machine Intelligence in Biomedical and Health Informatics??cover the latest advances and developments in health informatics, data mining, machine learning, and artificial intelligence. They have been organized with respect to the similarity of topics addressed, ranging from issues pertaining to the Internet of Things (IoT) for biomedical engineering and health informatics, computational intelligence for medical data processing, and Internet of Medical Things??(IoMT).

New researchers and practitioners working in the field will benefit from reading the book as they can quickly ascertain the best performing methods and compare the different approaches.

Audience

Researchers and practitioners working in the fields of biomedicine, health informatics, big data analytics, Internet of Things, and machine learning.