Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics

این کتاب مجموعه‌ای از روش‌های پیشرفته را برای کاربردهای زیست‌پزشکی و مرتبط با سلامت مبتنی بر یادگیری عمیق ارائه می‌کند. هدف انفورماتیک مراقبت های بهداشتی تضمین مراقبت های بهداشتی با کیفیت بالا، کارآمد، و درمان و کیفیت زندگی بهتر با تجزیه و تحلیل کارآمد داده های پزشکی و بهداشتی فراوان، از جمله داده های بیمار و پرونده الکترونیک سلامت (EHRs)، و همچنین مشکلات سبک زندگی است. در گذشته، داشتن یک متخصص حوزه برای توسعه مدلی برای برنامه های کاربردی زیست پزشکی یا مراقبت های بهداشتی رایج بود. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در ارائه الگوریتم‌های یادگیری (تکنیک‌های یادگیری عمیق) تشخیص خودکار الگوها و نمایش داده‌های داده‌شده برای توسعه چنین مدلی را ممکن می‌سازد.

این کتاب به محققان و متخصصان جدید اجازه کار می‌دهد. در این زمینه برای درک سریع بهترین روش ها. همچنین آنها را قادر می سازد تا رویکردهای مختلف را با هم مقایسه کنند و تحقیقات خود را در زمینه مهمی که تأثیر مستقیمی بر بهبود زندگی و سلامت انسان دارد، پیش ببرند.

این برای محققان، دانشگاهیان، متخصصان صنعت و آن دسته از افراد در نظر گرفته شده است. در مؤسسات فنی و سازمان‌های تحقیق و توسعه، و همچنین دانشجویانی که در زمینه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، مهندسی زیست پزشکی، انفورماتیک سلامت و زمینه‌های مرتبط کار می‌کنند.

This book presents a collection of state-of-the-art approaches for deep-learning-based biomedical and health-related applications. The aim of healthcare informatics is to ensure high-quality, efficient health care, and better treatment and quality of life by efficiently analyzing abundant biomedical and healthcare data, including patient data and electronic health records (EHRs), as well as lifestyle problems. In the past, it was common to have a domain expert to develop a model for biomedical or health care applications; however, recent advances in the representation of learning algorithms (deep learning techniques) make it possible to automatically recognize the patterns and represent the given data for the development of such model.

This book allows new researchers and practitioners working in the field to quickly understand the best-performing methods. It also enables them to compare different approaches and carry forward their research in an important area that has a direct impact on improving the human life and health.

It is intended for researchers, academics, industry professionals, and those at technical institutes and R&D organizations, as well as students working in the fields of machine learning, deep learning, biomedical engineering, health informatics, and related fields.