Artificial Intelligence and Machine Learning in Public Healthcare / Santosh, K. C.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Artificial Intelligence and Machine Learning in Public Healthcare : Opportunities and Societal Impact Tipo de documento: documento electrónico Autores: Santosh, K. C., Autor ; Gaur, Loveleen, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXIII, 74 p. 30 ilustraciones, 14 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1667688-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Informática Médica  Aprendizaje automático  Salud pública  Informática de la Salud Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro analiza y evalúa los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para abordar desafíos relacionados principalmente con la salud pública. También ayuda a encontrar formas en las que podamos medir las posibles consecuencias y los impactos sociales teniendo en cuenta los siguientes factores: problemas abiertos de salud pública y soluciones comunes de IA (con múltiples estudios de caso, como TB y SARS: COVID-19), IA en atención sanitaria sostenible, IA en medicina de precisión y cuestiones de privacidad de datos. La salud pública requiere una atención especial, ya que impulsa la economía y el sistema educativo. La COVID-19 es un ejemplo: un brote de enfermedad verdaderamente infecciosa. La visión de la OMS es crear servicios de salud pública que puedan hacer frente a los desafíos cruciales antes mencionados centrándose en los siguientes elementos: protección de la salud, prevención de enfermedades y promoción de la salud. Para estos problemas, en la era del análisis de big data, las herramientas/técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen potencial para mejorar la salud pública (por ejemplo, las soluciones de atención médica y los servicios de bienestar existentes). En otras palabras, han demostrado ser herramientas valiosas no sólo para analizar/diagnosticar patologías sino también para acelerar el procedimiento de toma de decisiones, especialmente cuando consideramos regiones con recursos limitados. Nota de contenido: Introduction to AI in Public Health -- Open Public Health Issues -- AI Solutions to Public Health Issues -- AI in Sustainable Public Healthcare -- AI in Precision Medicine -- Societal Impact: AI in Public Health Issues -- Case Studies - AI for Infectious Disease -- Privacy, Security and Ethical Issues. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Artificial Intelligence and Machine Learning in Public Healthcare : Opportunities and Societal Impact [documento electrónico] / Santosh, K. C., Autor ; Gaur, Loveleen, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XXIII, 74 p. 30 ilustraciones, 14 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1667688-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Informática Médica  Aprendizaje automático  Salud pública  Informática de la Salud Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro analiza y evalúa los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para abordar desafíos relacionados principalmente con la salud pública. También ayuda a encontrar formas en las que podamos medir las posibles consecuencias y los impactos sociales teniendo en cuenta los siguientes factores: problemas abiertos de salud pública y soluciones comunes de IA (con múltiples estudios de caso, como TB y SARS: COVID-19), IA en atención sanitaria sostenible, IA en medicina de precisión y cuestiones de privacidad de datos. La salud pública requiere una atención especial, ya que impulsa la economía y el sistema educativo. La COVID-19 es un ejemplo: un brote de enfermedad verdaderamente infecciosa. La visión de la OMS es crear servicios de salud pública que puedan hacer frente a los desafíos cruciales antes mencionados centrándose en los siguientes elementos: protección de la salud, prevención de enfermedades y promoción de la salud. Para estos problemas, en la era del análisis de big data, las herramientas/técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen potencial para mejorar la salud pública (por ejemplo, las soluciones de atención médica y los servicios de bienestar existentes). En otras palabras, han demostrado ser herramientas valiosas no sólo para analizar/diagnosticar patologías sino también para acelerar el procedimiento de toma de decisiones, especialmente cuando consideramos regiones con recursos limitados. Nota de contenido: Introduction to AI in Public Health -- Open Public Health Issues -- AI Solutions to Public Health Issues -- AI in Sustainable Public Healthcare -- AI in Precision Medicine -- Societal Impact: AI in Public Health Issues -- Case Studies - AI for Infectious Disease -- Privacy, Security and Ethical Issues. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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