Emerging Technologies for Healthcare: Internet of Things and Deep Learning Models (Machine Learning in Biomedical Science and Healthcare Informatics)

"فناوری های نوظهور برای مراقبت های بهداشتی" با یک راه حل مبتنی بر اینترنت اشیا برای بخش مراقبت های بهداشتی خودکار آغاز می شود که برای ارائه راه حل هایی با تکنیک های پیشرفته یادگیری عمیق بهبود یافته است.

این کتاب راه حل های عملی را از طریق رویکردهای مختلف یادگیری ماشین ارائه می دهد. و آنها را برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی بیماری به کار می برد. نمونه ای از این استفاده از رویکرد ماتریس سه بعدی برای درمان بیماری مزمن کلیوی، تشخیص و پیش آگهی سندرم دمیلینه اکتسابی (ADS) و اختلال طیف اوتیسم، و تشخیص ذات الریه است. علاوه بر این، راه‌حل‌های مراقبت‌های بهداشتی را برای شیوع پس از COVID-19 از طریق رویکردهای مناسب مختلف ارائه می‌کند، علاوه بر این، مکانیسم تشخیص دقیق مورد بحث قرار گرفته است که برای ابداع راه‌حل‌هایی برای پیش‌بینی شخصیت از طریق تشخیص دست خط استفاده می‌شود. و رویکردهای جدید برای تجزیه و تحلیل احساسات نیز با داده های کافی و ابعاد آن مورد بحث قرار گرفته است.

این کتاب نه تنها رویکردها و الگوریتم های نظری را پوشش می دهد، بلکه شامل دنباله ای از مراحل مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل مشکلات با داده ها، فرآیندها، گزارش ها است. و تکنیک های بهینه سازی این به عنوان یک منبع واحد برای حل مسائل مختلف از طریق الگوریتم های یادگیری ماشین عمل می کند.

“Emerging Technologies for Healthcare” begins with an IoT-based solution for the automated healthcare sector which is enhanced to provide solutions with advanced deep learning techniques.

The book provides feasible solutions through various machine learning approaches and applies them to disease analysis and prediction. An example of this is employing a three-dimensional matrix approach for treating chronic kidney disease, the diagnosis and prognostication of acquired demyelinating syndrome (ADS) and autism spectrum disorder, and the detection of pneumonia. In addition, it provides healthcare solutions for post COVID-19 outbreaks through various suitable approaches, Moreover, a detailed detection mechanism is discussed which is used to devise solutions for predicting personality through handwriting recognition; and novel approaches for sentiment analysis are also discussed with sufficient data and its dimensions.

This book not only covers theoretical approaches and algorithms, but also contains the sequence of steps used to analyze problems with data, processes, reports, and optimization techniques. It will serve as a single source for solving various problems via machine learning algorithms.