Sztuczna inteligencja w kardiologii

Ten podr-cznik zapewnia dog--bn- analiz- tego, w jaki sposób algorytmy uczenia maszynowego mog- by- skutecznie stosowane do wykrywania i klasyfikowania chorób serca. Wype-nia luk- mi-dzy opiek- zdrowotn- a inteligencj- obliczeniow-, prezentuj-c podstawy teoretyczne, praktyczne implementacje i rzeczywiste zastosowania uczenia maszynowego w kardiologii. Zaczynaj-c od przegl-du chorób sercowo-naczyniowych i ich globalnego wp-ywu, ksi--ka zag--bia si- w podstawowe cechy medyczne i zbiory danych istotne dla chorób serca. Nast-pnie systematycznie bada ró-ne techniki uczenia maszynowego - w tym drzewa decyzyjne, maszyny wektorów no-nych, sieci neuronowe, k-najbli-szych s-siadów, metody zespo-owe i g--bokie uczenie si- - oraz ich role w modelowaniu predykcyjnym. Kädy rozdziä zawiera szczegó-owe wyjänienia algorytmów, wskäniki oceny modeli (takie jak dok-adno--, precyzja, wycofanie, wynik F1 i ROC-AUC) oraz studia przypadków wykorzystuj-ce publicznie dost-pne zbiory danych, takie jak zbiór danych Cleveland Heart Disease. Omówiono równie- kwestie etyczne, prywatno-- danych i wyzwania zwi-zane z wdro-eniem klinicznym. Ten podr-cznik s-u-y jako cenne -ród-o informacji dla studentów, badaczy, naukowców zajmuj-cych si- danymi i pracowników s-u-by zdrowia.

Dr M. Lakshmi Prasad jest profesorem nadzwyczajnym na Wydziale Informatyki i In-ynierii w Instytucie In-ynierii Lotniczej (IARE) w Hyderabad. Obecnie pe-ni funkcj- kierownika CSE Division-I, nadzoruj-c koordynacj- akademick- dla wielu sekcji licencjackich przez wszystkie cztery lata.