| Título : |
Data Science for Healthcare : Methodologies and Applications |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Consoli, Sergio, ; Reforgiato Recupero, Diego, ; Petković, Milan, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XII, 367 p. 110 ilustraciones, 82 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-05249-2 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Procesamiento de datos Inteligencia artificial Informática Médica Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Software de la aplicacion Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Informática de la Salud Almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información |
| Índice Dewey: |
006.312 Minería de datos |
| Resumen: |
Este libro busca promover la explotación de la ciencia de datos en los sistemas de salud. La atención se centra en el avance de los métodos analíticos automatizados utilizados para extraer nuevos conocimientos de los datos para aplicaciones sanitarias. Para ello, el libro se basa en varias disciplinas interrelacionadas, incluido el aprendizaje automático, el análisis de big data, la estadística, el reconocimiento de patrones, la visión por computadora y las tecnologías de la web semántica, y se centra en su aplicación directa a la atención sanitaria. A partir de tres capítulos tipo tutorial sobre ciencia de datos en la atención sanitaria, los siguientes once capítulos destacan historias de éxito sobre la aplicación de la ciencia de datos en la atención sanitaria, donde la ciencia de datos y las tecnologías de inteligencia artificial han demostrado ser muy prometedoras. Este libro está dirigido principalmente a científicos de datos involucrados en el sector médico o de la salud. Al leer este libro, obtendrán conocimientos esenciales sobre las tecnologías modernas de ciencia de datos necesarias para promover la innovación tanto para las empresas de atención médica como para los pacientes. Se recomienda un conocimiento básico de la ciencia de datos para poder beneficiarse plenamente de este libro. |
| Nota de contenido: |
Part I: Challenges and Basic Technologies -- Data Science in healthcare: benefits, challenges and opportunities -- Introduction to Classification Algorithms and their Performance Analysis using Medical Examples -- The role of deep learning in improving healthcare -- Part II: Specific Technologies and Applications -- Making effective use of healthcare data using data-to-text technology -- Clinical Natural Language Processing with Deep Learning -- Ontology-based Knowledge Management for Comprehensive Geriatric Assessment and Reminiscence Therapy on Social Robots -- Assistive Robots for the elderly: innovative tools to gather health relevant data -- Overview of data linkage methods for integrating separate health data sources -- A Flexible Knowledge-based Architecture For Supporting The Adoption of Healthy Lifestyles with Persuasive Dialogs -- Visual Analytics for Classifier Construction and Evaluation for Medical Data -- Data Visualization in Clinical Practice -- Using process analytics to improve healthcare processes -- A Multi-Scale Computational Approach to Understanding Cancer Metabolism -- Leveraging healthcare financial analytics for improving the health of entire populations. |
| 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 |
Data Science for Healthcare : Methodologies and Applications [documento electrónico] / Consoli, Sergio, ; Reforgiato Recupero, Diego, ; Petković, Milan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XII, 367 p. 110 ilustraciones, 82 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-05249-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Procesamiento de datos Inteligencia artificial Informática Médica Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Software de la aplicacion Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Informática de la Salud Almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información |
| Índice Dewey: |
006.312 Minería de datos |
| Resumen: |
Este libro busca promover la explotación de la ciencia de datos en los sistemas de salud. La atención se centra en el avance de los métodos analíticos automatizados utilizados para extraer nuevos conocimientos de los datos para aplicaciones sanitarias. Para ello, el libro se basa en varias disciplinas interrelacionadas, incluido el aprendizaje automático, el análisis de big data, la estadística, el reconocimiento de patrones, la visión por computadora y las tecnologías de la web semántica, y se centra en su aplicación directa a la atención sanitaria. A partir de tres capítulos tipo tutorial sobre ciencia de datos en la atención sanitaria, los siguientes once capítulos destacan historias de éxito sobre la aplicación de la ciencia de datos en la atención sanitaria, donde la ciencia de datos y las tecnologías de inteligencia artificial han demostrado ser muy prometedoras. Este libro está dirigido principalmente a científicos de datos involucrados en el sector médico o de la salud. Al leer este libro, obtendrán conocimientos esenciales sobre las tecnologías modernas de ciencia de datos necesarias para promover la innovación tanto para las empresas de atención médica como para los pacientes. Se recomienda un conocimiento básico de la ciencia de datos para poder beneficiarse plenamente de este libro. |
| Nota de contenido: |
Part I: Challenges and Basic Technologies -- Data Science in healthcare: benefits, challenges and opportunities -- Introduction to Classification Algorithms and their Performance Analysis using Medical Examples -- The role of deep learning in improving healthcare -- Part II: Specific Technologies and Applications -- Making effective use of healthcare data using data-to-text technology -- Clinical Natural Language Processing with Deep Learning -- Ontology-based Knowledge Management for Comprehensive Geriatric Assessment and Reminiscence Therapy on Social Robots -- Assistive Robots for the elderly: innovative tools to gather health relevant data -- Overview of data linkage methods for integrating separate health data sources -- A Flexible Knowledge-based Architecture For Supporting The Adoption of Healthy Lifestyles with Persuasive Dialogs -- Visual Analytics for Classifier Construction and Evaluation for Medical Data -- Data Visualization in Clinical Practice -- Using process analytics to improve healthcare processes -- A Multi-Scale Computational Approach to Understanding Cancer Metabolism -- Leveraging healthcare financial analytics for improving the health of entire populations. |
| 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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