Handbook On Augmenting Telehealth Services:Using Artificial Intelligence(1st Edition)
- 丛书项 :Artificial Intelligence In Smart Healthcare Systems
- 中图分类 :R31
- 语种:ENG
- 出版信息:Crc Press (Taylor & Francis) 2024.01.30 448页
- 装帧:精装 GBP150.0
- I S B N:9781032385464
- 平装信息:9781032386805
- E-BOOK:9781003346289
- 数量:
内容简介
《增强远程健康服务手册:使用人工智能》提供了AI赋能远程健康系统的知识,以提供高效的 医疗服务。该手册讨论了使用AI技术在远程健康领域的新颖创新,并专注于智能健康系统中新兴的 工具和技术。书中突出了重要主题,如远程诊断患者,并展示了e-health数据管理,展示了可以用 来改进医疗支持和服务的智能方法。手册还关注了AI启用远程健康系统的未来趋势。
特点
提供AI赋能远程健康系统的知识,以提供高效的医疗服务
讨论使用AI技术的远程健康新颖创新 涵盖智能健康系统中的新兴工具和技术
突出远程诊断患者 关注e-health数据管理,并展示用于改善医疗支持和服务的智能方法
照亮AI启用远程健康系统的未来趋势
目前,每个个体(患者、医生、医疗工作人员等)都在适应这一医疗保健新进化。对于在人工 智能及其在医疗领域应用工作的学生、研究人员、学者和行业专业人士来说,这本手册是必读的。
目录
人工智能与医疗保健 革新医疗保健:人工智能在 疾病诊断、治疗和患者护理 中的影响 具有AI能力的医疗产品在 疾病诊断中的应用 AI在疾病预测中的应用 AI在远程医疗中的力量:提 高获取和结果 医疗保健中的AI伦理和挑 战 医疗保健系统的未来:远程 患者监测的元分析 面向医疗保健交付系统的 人工智能:未来展望 医药领域临床知识库中自 动化机器学习的当代实践 基于人工智能的智能创新 医疗设备 虚拟咨询:在医疗保健中的 范围和应用 先进和智能健康护理系统: 案例研究Calo – 一个基于 AI的健康实用手机应用 远程患者监测:技术、应用 和挑战概览 人工智能(AI)和增强现实 (AR):远程医疗/远程健 康领域的法律与伦理问题 远程医疗:患者监测和电子 健康记录存储 使用机器学习技术诊断胃 癌:调查研究 区块链和人工智能在远程 医疗和远程患者监测中的 应用 使用人工智能预测重大健 康疾病,以肺癌为案例研究 革新医疗保健:增强现实和 虚拟现实的影响 针对学习障碍的增强现实 和虚拟现实干预:当前实践 和未来展望 在医院数据仓库需求模型 中使用指标 用AI、ML和DL为医疗保健铺 路:机遇、挑战和开放问题
《增强远程健康服务手册:使用人工智能》提供了AI赋能远程健康系统的知识,以提供高效的 医疗服务。该手册讨论了使用AI技术在远程健康领域的新颖创新,并专注于智能健康系统中新兴的 工具和技术。书中突出了重要主题,如远程诊断患者,并展示了e-health数据管理,展示了可以用 来改进医疗支持和服务的智能方法。手册还关注了AI启用远程健康系统的未来趋势。
特点
提供AI赋能远程健康系统的知识,以提供高效的医疗服务
讨论使用AI技术的远程健康新颖创新 涵盖智能健康系统中的新兴工具和技术
突出远程诊断患者 关注e-health数据管理,并展示用于改善医疗支持和服务的智能方法
照亮AI启用远程健康系统的未来趋势
目前,每个个体(患者、医生、医疗工作人员等)都在适应这一医疗保健新进化。对于在人工 智能及其在医疗领域应用工作的学生、研究人员、学者和行业专业人士来说,这本手册是必读的。
目录
人工智能与医疗保健 革新医疗保健:人工智能在 疾病诊断、治疗和患者护理 中的影响 具有AI能力的医疗产品在 疾病诊断中的应用 AI在疾病预测中的应用 AI在远程医疗中的力量:提 高获取和结果 医疗保健中的AI伦理和挑 战 医疗保健系统的未来:远程 患者监测的元分析 面向医疗保健交付系统的 人工智能:未来展望 医药领域临床知识库中自 动化机器学习的当代实践 基于人工智能的智能创新 医疗设备 虚拟咨询:在医疗保健中的 范围和应用 先进和智能健康护理系统: 案例研究Calo – 一个基于 AI的健康实用手机应用 远程患者监测:技术、应用 和挑战概览 人工智能(AI)和增强现实 (AR):远程医疗/远程健 康领域的法律与伦理问题 远程医疗:患者监测和电子 健康记录存储 使用机器学习技术诊断胃 癌:调查研究 区块链和人工智能在远程 医疗和远程患者监测中的 应用 使用人工智能预测重大健 康疾病,以肺癌为案例研究 革新医疗保健:增强现实和 虚拟现实的影响 针对学习障碍的增强现实 和虚拟现实干预:当前实践 和未来展望 在医院数据仓库需求模型 中使用指标 用AI、ML和DL为医疗保健铺 路:机遇、挑战和开放问题