Predicting Heart Failure: Invasive, Non-Invasive, Machine Learning and Artificial Intelligence Based Methods

دانش ما از زیست شناسی انسان به ویژه در مورد قلب، هر روز افزایش می یابد. این امر باعث می‌شود که پزشکان در جریان آخرین تحقیقات در زمینه خود نباشند، چه رسد به سایر تحقیقاتی که مستقیماً بر توانایی آنها برای درمان صحیح بیماران تأثیر می‌گذارد. پیش‌بینی نارسایی قلبی: روش‌های تهاجمی، غیرتهاجمی، یادگیری ماشینی و مبتنی بر هوش مصنوعی روی مکانیک و علائم نارسایی قلبی و رویکردهای مختلف، از جمله تکنیک‌های مرسوم و مدرن برای آن را تشخیص دهد. علاوه بر این، کتاب ارائه‌ای مفصل از آخرین داده‌های تحقیقاتی برای پیشگیری و درمان نارسایی قلبی است.

در این کتاب، سیزده فصل به حالات مختلف مربوط به قلب می پردازد که هر کدام به تفصیل شرح داده شده است. فصل اول روش‌های تهاجمی، غیرتهاجمی، یادگیری ماشینی و مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی نارسایی قلبی مورد بحث قرار می‌دهد. علاوه بر این، این فصل علل، علائم و درمان نارسایی قلبی و همچنین تحقیقات مربوط به نارسایی قلبی را مورد بحث قرار می‌دهد. در فصل دوم به بررسی روش های سنتی پیش بینی بیماری های قلبی و پیاده سازی فناوری هوش مصنوعی برای پیش بینی دقیق بیماری های قلبی می پردازیم. بحث در مورد ویژگی های اصلی حسگرهای زیستی قلبی عروقی در فصل 3 همراه با موضوعات باز آنها برای توسعه و کاربرد ارائه شده است. ما مشکلات ارتباط حسگر بی سیم و انتقال نیرو را در فصل های چهارم، پنجم و ششم خلاصه می کنیم که کاربرد هوش مصنوعی در قلب و عروق را مشخص می کند. فصل 7 چگونگی پیش بینی بیماری های قلبی را با استفاده از تکنیک های طبقه بندی داده کاوی مورد بحث قرار می دهد. یادگیری ماشین کاربردی همه در فصل های 8 و 9 و روش های پیشرفته برای تخمین شدت HF و تشخیص و پیش بینی نارسایی قلبی مورد بحث قرار گرفته است. در فصل 10، وضعیت فعلی هوش مصنوعی و حسگرهای زیستی بر اساس مواد به اختصار مورد بحث قرار گرفته است. فن‌آوری‌های زیربنایی دستگاه‌های مختلف تهاجمی و غیرتهاجمی، و مزایای آن‌ها، در فصل 11 مورد بحث و تجزیه و تحلیل قرار گرفته‌اند. بحثی درباره خطرات و مسائل مرتبط با سیستم نظارت از راه دور نیز در این فصل گنجانده شد. پانلی از این دستگاه های پیش بینی HF در فصل 12 و جایگزین های تهاجمی و غیرتهاجمی آنها ارائه شده است. علاوه بر این، پتانسیل هوش مصنوعی در فناوری‌های مانیتورینگ تلفن همراه را برای ارائه گزینه‌های درمانی بهبودیافته به پزشکان، در نهایت تسهیل دسترسی به مراقبت‌های بهداشتی برای همه جمعیت‌های بیماران، ارتقا می‌دهد. فصل 13 کاربردهای بالقوه دستگاه‌های قابل کاشت و پوشیدنی را در برنامه تشخیص HF ارزیابی کرد، داده‌های موجود برای پوشیدنی‌ها و یادگیری ماشینی را برای بهبود سلامت قلبی بیماران خلاصه کرد و آینده ابزارهای پوشیدنی را برای پیش‌بینی اولیه HF مورد بحث قرار داد.

پیش‌بینی نارسایی قلبی: روش‌های تهاجمی، غیرتهاجمی، یادگیری ماشینی و مبتنی بر هوش مصنوعی راهنمای جامع اما مختصری را برای تمام اقدامات مدرن قلب ارائه می‌کند. تاکید بر مدیریت عملی بالینی در زمینه های مختلف. این کتاب بینش های قابل اعتمادی را در مورد تمام جنبه های نارسایی قلبی، از جمله اطلاعات زمینه ای ضروری در مورد دستورالعمل های عمل بالینی، مقالات عمیق، بررسی شده، و پوشش گسترده ای از این زمینه سریع در اختیار خوانندگان قرار می دهد. این کتاب با ارائه آخرین داده‌های تحقیقاتی برای تشخیص و درمان نارسایی قلبی، منبعی عالی برای پرستاران، پزشکان پرستار، دستیاران پزشک، دانشجویان پزشکی و پزشکان عمومی است تا درک بهتری از قلب و عروق به دست آورند.

Our knowledge of human biology especially related to the heart, increases every day. This makes it nearly impossible for physicians to stay current on the latest research in their fields, let alone in all of the others that directly affect their ability to treat their patients properly. Predicting Heart Failure: Invasive, Non-Invasive, Machine Learning and Artificial Intelligence Based Methods focuses on the mechanics and symptoms of heart failure and various approaches, including conventional and modern techniques to diagnose it. Moreover, it book provides a detailed presentation of the latest research data for preventing and treating heart failure.  

In this book, thirteen chapters address different conditions related to the heart, with detailed descriptions of each. The first chapter discusses invasive, non-invasive, machine learning, and artificial intelligence-based methods for predicting heart failure. Additionally, this chapter discusses heart failure causes, symptoms, and treatment, as well as research related to heart failure. In the second chapter, we examine the traditional methods of predicting heart diseases and implementing artificial intelligence technology to predict heart diseases accurately. A discussion of the main characteristics of cardiovascular biosensors is presented in Chapter 3, along with their open issues for development and application. We summarize the difficulties of wireless sensor communication and power transfer in chapters four, five, and six, which outline the utility of artificial intelligence in cardiology. Chapter 7 discusses how to predict heart diseases using data mining classification techniques. Applied machine learning is all discussed in Chapters 8 and 9 and advanced methods for estimating HF severity and diagnosing and predicting heart failure. In chapter 10, the present state of artificial intelligence and biosensors based on materials is briefly discussed. The underlying technologies of various invasive and non-invasive devices, and their benefits, are discussed and analyzed in Chapter 11. A discussion of the risks and issues associated with the remote monitoring system was also included in this chapter. A panel of these HF prediction devices is presented in Chapter 12 and their invasive and noninvasive alternatives. Furthermore, it advances the potential of artificial intelligence in mobile monitoring technologies to provide clinicians with improved treatment options, ultimately easing access to healthcare by all patient populations. Chapter 13 assessed the potential applications of implantable and wearable devices in HF detection application, summarizes available data for wearables, and machine learning for improving patients' cardiac health, and discusses the future of wearables for early prediction of HF. 

Predicting Heart Failure: Invasive, Non-Invasive, Machine Learning and Artificial Intelligence Based Methods provides a comprehensive but concise guide to all modern cardiological practice, emphasizing practical clinical management in many different contexts. This book provides readers with trustworthy insights into all aspects of heart failure, including essential background information on clinical practice guidelines, in-depth, peer-reviewed articles, and broad coverage of this fast-moving field. Providing the latest research data for the diagnosis and treatment of heart failure, this book is an excellent resource for nurses, nurse practitioners, physician assistants, medical students, and general practitioners to gain a better understanding of bedside cardiology.