Deep Learning im Gesundheitswesen: Innovationen, Anwendungen und Zukunftsaspekte
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Die Schnittstelle zwischen Deep Learning und Gesundheitsversorgung hat eine neue Ära der Möglichkeiten eingeläutet und die Landschaft der medizinischen Forschung, Diagnose und Behandlung verändert. Dieser umfassende Band untersucht die innovativen Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens und präsentiert einen Fahrplan für die Zukunft der medizinischen Praxis. Das Buch legt zunächst den Grundstein für Deep-Learning-Prinzipien und deren Anpassung an Gesundheitskontexte. Es befasst sich mit den neuesten Entwicklungen in der medizinischen Bildgebung un...
Die Schnittstelle zwischen Deep Learning und Gesundheitsversorgung hat eine neue Ära der Möglichkeiten eingeläutet und die Landschaft der medizinischen Forschung, Diagnose und Behandlung verändert. Dieser umfassende Band untersucht die innovativen Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens und präsentiert einen Fahrplan für die Zukunft der medizinischen Praxis. Das Buch legt zunächst den Grundstein für Deep-Learning-Prinzipien und deren Anpassung an Gesundheitskontexte. Es befasst sich mit den neuesten Entwicklungen in der medizinischen Bildgebung und zeigt, wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) die Genauigkeit und Effizienz diagnostischer Prozesse revolutionieren. Von der Früherkennung von Krankheiten bis hin zu personalisierten Behandlungsplänen wird der Einfluss von Deep Learning auf die Patientenversorgung anhand von Fallstudien aus der Praxis untersucht. Über die Diagnostik hinaus untersucht das Buchdie Integration von Deep Learning in elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und klinische Entscheidungsunterstützungssysteme und hebt das Potenzial hervor, die datengesteuerte Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen zu verbessern.
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