• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Next Generation eHealth: Applied Data Science, Machine Learning and Extreme Computational Intelligence

    Next Generation eHealth by Lytras, Miltiadis; Housawi, Abdulrahman; Alsaywid, Basim;

    Applied Data Science, Machine Learning and Extreme Computational Intelligence

    Sorozatcím: Next Generation Technology Driven Personalized Medicine And Smart Healthcare;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 130.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        55 146 Ft (52 520 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 5 515 Ft off)
      • Kedvezményes ár 49 631 Ft (47 268 Ft + 5% áfa)

    55 146 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Academic Press
    • Megjelenés dátuma 2024. szeptember 30.

    • ISBN 9780443136191
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem338 oldal
    • Méret 234x190 mm
    • Súly 450 g
    • Nyelv angol
    • 625

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Next Generation eHealth: Applied Data Science, Machine Learning and Extreme Computational Intelligence discusses the emergence, the impact, and the potential of sophisticated computational capabilities in healthcare. This book provides useful therapeutic targets to improve diagnosis, therapies, and prognosis of diseases, as well as helping with the establishment of better and more efficient next-generation medicine and medical systems. Machine learning as a field greatly contributes to next-generation medical research with the goal of improving medicine practices and medical Systems. As a contributing factor to better health outcomes, this book highlights the need for advanced training of professionals from various health areas, clinicians, educators, and social professionals who deal with patients. Content illustrates current issues and future promises as they pertain to all stakeholders, including informaticians, professionals in diagnostics, key industry experts in biotech, pharma, administrators, clinicians, patients, educators, students, health professionals, social scientists and legislators, health providers, advocacy groups, and more. With a focus on machine learning, deep learning, and neural networks, this volume communicates in an integrated, fresh, and novel way the impact of data science and computational intelligence to diverse audiences.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. The challenges for the next generation digital health: The disruptive character of Artificial Intelligence
    2. Data governance in healthcare organizations
    3. Enhancing patient welfare through responsible and AI-driven healthcare innovation: Progress made in OECD countries and the case of Greece
    4. The economic feasibility of digital health and telerehabilitation
    5. Intelligent digital twins: Scenarios, promises, and challenges in medicine and public health
    6. Digital twin in cardiology: Navigating the digital landscape for education, global health, and preventive medicine
    7. Review of data-driven generative AI models for knowledge extraction from scientific literature in healthcare
    8. Approximate computing for energy-efficient processing of biosignals in ehealth care systems
    9. Linked open research information on semantic web: Challenges and opportunities for Research information management (RIM) User’s
    10. The need of E-health and literacy of cancer patients for Healthcare providers
    Ruchika Kalra, Meena Gupta and Priya Sharma
    11. eHealth concern over fine particulate matter air pollution and brain tumors
    12. Wearable devices developed to support dementia detection, monitoring, and intervention
    13. How artificial intelligence affects the future of pharmacy practice?
    14. Designing robust and resilient data strategy in health clusters (HCs): Use case identification for efficiency and performance enhancement
    15. Digital health as a bold contribution to sustainable and social inclusive development

    Több