Practical Data Analytics for Innovation in Medicine: Building Real Predictive and Prescriptive Models in Personalized Healthcare and Medical Research Using AI, ML, and Related Technologies

تجزیه و تحلیل داده‌های عملی برای نوآوری در پزشکی: ساخت مدل‌های واقعی پیش‌بینی‌کننده و تجویزی در مراقبت‌های بهداشتی شخصی و تحقیقات پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی، ML، و فناوری‌های مرتبط، ویرایش دوم نیازهای مراقبت‌های بهداشتی و درمانی را مورد بحث قرار می‌دهد. پزشکی در قرن بیست و یکم، توضیح می دهد که چگونه تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهم و انقلابی ایفا می کند. با توجه به اینکه اثربخشی مراقبت های بهداشتی و اقتصاد با چالش های فزاینده ای مواجه است، جنبشی به سرعت در حال ظهور برای تقویت درمان و مدیریت پزشکی با بهره گیری از قدرت پیش بینی کلان داده ها، مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، وجود دارد که می تواند مراقبت از بیمار را تقویت کند، هزینه ها را کاهش دهد و کارایی بیشتری را در سراسر کشور ارائه دهد. طیف گسترده ای از عملکردهای عملیاتی.

بخش ها یک چشم انداز تاریخی را ارائه می دهند، اهمیت استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی را برای کمک به حل بحران بهداشتی مانند همه گیری COVID-19 برجسته می کنند، و دسترسی به عملی را فراهم می کنند. آموزش های گام به گام و مطالعات موردی آنلاین، و از تمرین های مبتنی بر نمونه های واقعی ابزارها و سیستم های پیش بینی و تجویزی موفق استفاده کنید. بخش پایانی کتاب بر روی عملیات فنی خاص مربوط به ارائه و مدیریت مراقبت های پزشکی و پرستاری با کیفیت، مقرون به صرفه و مقرون به صرفه توسط تجزیه و تحلیل های پیش بینی عملی تمرکز دارد.

Practical Data Analytics for Innovation in Medicine: Building Real Predictive and Prescriptive Models in Personalized Healthcare and Medical Research Using AI, ML, and Related Technologies, Second Edition discusses the needs of healthcare and medicine in the 21st century, explaining how data analytics play an important and revolutionary role. With healthcare effectiveness and economics facing growing challenges, there is a rapidly emerging movement to fortify medical treatment and administration by tapping the predictive power of big data, such as predictive analytics, which can bolster patient care, reduce costs, and deliver greater efficiencies across a wide range of operational functions.

Sections bring a historical perspective, highlight the importance of using predictive analytics to help solve health crisis such as the COVID-19 pandemic, provide access to practical step-by-step tutorials and case studies online, and use exercises based on real-world examples of successful predictive and prescriptive tools and systems. The final part of the book focuses on specific technical operations related to quality, cost-effective medical and nursing care delivery and administration brought by practical predictive analytics.