. The book covers the principles of machine learning and analytics in healthcare systems, including data preprocessing, feature selection, model building, model evaluation, and deployment. It also explores the challenges of implementing machine learning models in healthcare settings, such as data quality issues, patient privacy concerns, and limited computing resources. The book emphasizes the importance of interdisciplinary collaboration between engineers, computer scientists, clinicians, and policymakers to develop effective solutions to pressing healthcare problems. The book begins by providing an overview of healthcare systems and the role of machine learning and analytics in addressing current challenges and improving patient outcomes. It then delves into the basic concepts of machine learning, such as supervised and unsupervised learning, and their applications in healthcare. The next section of the book focuses on advanced techniques, including deep learning and natural language processing, and their potential applications in healthcare. The book also discusses emerging trends in healthcare technology, including wearable devices, mobile health (mHealth), and personalized medicine. Finally, it highlights the importance of considering ethical and legal implications when developing and deploying machine learning models in healthcare settings. Throughout the book, the authors use real-world examples to illustrate the practical applications of machine learning in healthcare systems. The book is intended for healthcare professionals, researchers, students, and policymakers who want to understand how machine learning and analytics can improve healthcare systems and patient outcomes.

. Книга охватывает принципы машинного обучения и аналитики в системах здравоохранения, включая предварительную обработку данных, выбор функций, построение моделей, оценку моделей и развертывание. В нем также рассматриваются проблемы внедрения моделей машинного обучения в медицинских учреждениях, такие как проблемы качества данных, проблемы конфиденциальности пациентов и ограниченные вычислительные ресурсы. В книге подчеркивается важность междисциплинарного сотрудничества между инженерами, компьютерщиками, клиницистами и политиками для разработки эффективных решений насущных проблем здравоохранения. Книга начинается с обзора систем здравоохранения и роли машинного обучения и аналитики в решении текущих проблем и улучшении результатов лечения пациентов. Затем он углубляется в основные концепции машинного обучения, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, а также их применение в здравоохранении. Следующий раздел книги посвящен передовым методам, включая глубокое обучение и обработку естественного языка, а также их потенциальному применению в здравоохранении. В книге также обсуждаются новые тенденции в области технологий здравоохранения, включая носимые устройства, мобильное здравоохранение (mHealth) и персонализированную медицину. Наконец, подчеркивается важность учета этических и правовых последствий при разработке и развертывании моделей машинного обучения в медицинских учреждениях. На протяжении всей книги авторы используют реальные примеры, чтобы проиллюстрировать практические применения машинного обучения в системах здравоохранения. Книга предназначена для медицинских работников, исследователей, студентов и политиков, которые хотят понять, как машинное обучение и аналитика могут улучшить системы здравоохранения и результаты лечения пациентов.

. livre couvre les principes de l'apprentissage automatique et de l'analyse dans les systèmes de santé, y compris le prétraitement des données, le choix des fonctions, la construction de modèles, l'évaluation des modèles et le déploiement. Il aborde également les défis de la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique dans les établissements de santé, tels que les problèmes de qualité des données, les problèmes de confidentialité des patients et les ressources informatiques limitées. livre souligne l'importance d'une collaboration interdisciplinaire entre ingénieurs, informaticiens, cliniciens et décideurs pour trouver des solutions efficaces aux problèmes de santé urgents. livre commence par un examen des systèmes de santé et du rôle de l'apprentissage automatique et de l'analyse dans la résolution des problèmes actuels et l'amélioration des résultats des patients. Il s'oriente ensuite vers les concepts de base de l'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, ainsi que leur application dans les soins de santé. La section suivante du livre traite des techniques de pointe, y compris l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel, ainsi que de leur application potentielle dans les soins de santé. livre examine également les nouvelles tendances des technologies de la santé, y compris les appareils portables, les soins de santé mobiles (mHealth) et la médecine personnalisée. Enfin, il importe de tenir compte des implications éthiques et juridiques dans la conception et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans les établissements de santé. Tout au long du livre, les auteurs utilisent des exemples réels pour illustrer les applications pratiques de l'apprentissage automatique dans les systèmes de santé. livre est destiné aux professionnels de la santé, aux chercheurs, aux étudiants et aux décideurs qui veulent comprendre comment l'apprentissage automatique et l'analyse peuvent améliorer les systèmes de santé et les résultats de traitement des patients.

. libro cubre los principios del aprendizaje automático y la analítica en los sistemas de salud, incluyendo el procesamiento previo de datos, la selección de funciones, la construcción de modelos, la evaluación de modelos y la implementación. También aborda los desafíos de la implementación de modelos de aprendizaje automático en los centros de salud, como los problemas de calidad de los datos, los problemas de privacidad de los pacientes y los recursos informáticos limitados. libro destaca la importancia de la colaboración interdisciplinaria entre ingenieros, informáticos, clínicos y políticos para desarrollar soluciones eficaces a los apremiantes problemas de salud. libro comienza con una revisión de los sistemas de salud y el papel del aprendizaje automático y la analítica en la resolución de problemas actuales y la mejora de los resultados del tratamiento de los pacientes. Luego se profundiza en los conceptos básicos del aprendizaje automático, como el aprendizaje controlado e incontrolado, así como su aplicación en la salud. La siguiente sección del libro trata sobre las mejores prácticas, incluyendo el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, así como su potencial aplicación en la salud. libro también analiza las nuevas tendencias en las tecnologías sanitarias, incluidos los wearables, la atención médica móvil (mHealth) y la medicina personalizada. Por último, se destaca la importancia de tener en cuenta las consecuencias éticas y jurídicas en el diseño y despliegue de modelos de aprendizaje automático en los centros de salud. A lo largo del libro, los autores utilizan ejemplos reales para ilustrar las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en los sistemas de salud. libro está dirigido a profesionales de la salud, investigadores, estudiantes y políticos que quieran entender cómo el aprendizaje automático y el análisis pueden mejorar los sistemas de salud y los resultados del tratamiento de los pacientes.

. O livro abrange os princípios do aprendizado de máquinas e analistas em sistemas de saúde, incluindo pré-processamento de dados, escolha de funções, construção de modelos, avaliação de modelos e implantação. Ele também aborda a implementação de modelos de aprendizado de máquinas em unidades de saúde, como problemas de qualidade de dados, problemas de privacidade dos pacientes e recursos de computação limitados. O livro enfatiza a importância da cooperação interdisciplinar entre engenheiros, informáticos, clínicos e políticos para desenvolver soluções eficazes para problemas de saúde. O livro começa com uma revisão dos sistemas de saúde e do papel do aprendizado de máquinas e analistas para lidar com os problemas atuais e melhorar os resultados do tratamento dos pacientes. Depois, aprofundou-se nos conceitos básicos de aprendizagem de máquinas, como o ensino controlado e descontrolado, e sua aplicação na saúde. A secção seguinte do livro trata de técnicas avançadas, incluindo o aprendizado e o tratamento da linguagem natural, e sua potencial aplicação na saúde. O livro também discute as novas tendências em tecnologia de saúde, incluindo dispositivos portáteis, saúde móvel (mHealth) e medicina personalizada. Por fim, enfatiza-se a importância de levar em conta os efeitos éticos e legais na elaboração e implantação de modelos de aprendizagem automática em instalações médicas. Ao longo do livro, os autores usam exemplos reais para ilustrar as aplicações práticas da aprendizagem automática nos sistemas de saúde. O livro é para profissionais de saúde, pesquisadores, estudantes e políticos que querem entender como o aprendizado de máquinas e analista podem melhorar os sistemas de saúde e os resultados do tratamento dos pacientes.

. Il libro include i principi di apprendimento automatico e gli analisti nei sistemi sanitari, inclusi il pre-elaborazione dei dati, la scelta delle funzioni, la modellazione, la valutazione dei modelli e l'implementazione. Affronta anche i problemi legati all'introduzione dei modelli di apprendimento automatico nelle strutture sanitarie, quali i problemi di qualità dei dati, la privacy dei pazienti e le limitate risorse informatiche. Il libro sottolinea l'importanza di una collaborazione interdisciplinare tra ingegneri, informatici, medici e politici per sviluppare soluzioni efficaci ai problemi sanitari urgenti. Il libro inizia con una panoramica dei sistemi sanitari e del ruolo dell'apprendimento automatico e degli analisti per affrontare i problemi attuali e migliorare i risultati del trattamento dei pazienti. approfondisce poi nei concetti di base dell'apprendimento automatico, come l'apprendimento controllato e incontrollato e la loro applicazione nella sanità. La sezione successiva del libro è dedicata alle best practice, tra cui l'apprendimento e l'elaborazione approfonditi del linguaggio naturale e la loro potenziale applicazione nella sanità pubblica. Il libro affronta anche le nuove tendenze delle tecnologie sanitarie, tra cui dispositivi indossabili, salute mobile (mHealth) e medicina personalizzata. Infine, si sottolinea l'importanza di tenere conto delle implicazioni etiche e legali nello sviluppo e nell'implementazione di modelli di apprendimento automatico nelle strutture sanitarie. Durante tutto il libro, gli autori utilizzano esempi reali per illustrare le applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico nei sistemi sanitari. Il libro è rivolto a operatori sanitari, ricercatori, studenti e politici che vogliono capire come l'apprendimento automatico e l'analisi possono migliorare i sistemi sanitari e i risultati del trattamento dei pazienti.

. Das Buch behandelt die Prinzipien des maschinellen rnens und der Analyse in Gesundheitssystemen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellbau, Modellbewertung und Bereitstellung. Es befasst sich auch mit den Herausforderungen bei der Implementierung von Machine-arning-Modellen in Gesundheitseinrichtungen wie Datenqualitätsproblemen, Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre von Patienten und begrenzten Computerressourcen. Das Buch betont die Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren, Informatikern, Klinikern und politischen Entscheidungsträgern, um wirksame Lösungen für drängende Gesundheitsprobleme zu entwickeln. Das Buch beginnt mit einem Überblick über die Gesundheitssysteme und die Rolle des maschinellen rnens und der Analytik bei der Bewältigung aktueller Herausforderungen und der Verbesserung der Behandlungsergebnisse für Patienten. Es geht dann tiefer in die Kernkonzepte des maschinellen rnens wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen sowie deren Anwendung im Gesundheitswesen ein. Der nächste Abschnitt des Buches befasst sich mit Best Practices, einschließlich Deep arning und natürlicher Sprachverarbeitung, sowie deren potenziellen Anwendungen im Gesundheitswesen. Das Buch diskutiert auch neue Trends in der Gesundheitstechnologie, einschließlich Wearables, Mobile Health (mHealth) und personalisierte Medizin. Schließlich wird betont, wie wichtig es ist, die ethischen und rechtlichen Implikationen bei der Entwicklung und Einführung von Machine-arning-Modellen in Gesundheitseinrichtungen zu berücksichtigen. Während des gesamten Buches verwenden die Autoren reale Beispiele, um die praktischen Anwendungen des maschinellen rnens in Gesundheitssystemen zu veranschaulichen. Das Buch richtet sich an Angehörige der Gesundheitsberufe, Forscher, Studenten und politische Entscheidungsträger, die verstehen möchten, wie maschinelles rnen und Analytik die Gesundheitssysteme und Behandlungsergebnisse von Patienten verbessern können.

. Książka obejmuje zasady uczenia maszynowego i analityki w systemach opieki zdrowotnej, w tym wstępne przetwarzanie danych, wybór funkcji, budowanie modeli, ocena modeli i wdrażanie. Zajmuje się również wyzwaniami związanymi z wdrażaniem modeli uczenia maszynowego w środowisku opieki zdrowotnej, takimi jak kwestie jakości danych, kwestie prywatności pacjentów oraz ograniczone zasoby obliczeniowe. W książce podkreślono znaczenie interdyscyplinarnej współpracy między inżynierami, informatykami, klinicystami i decydentami politycznymi w celu opracowania skutecznych rozwiązań palących problemów zdrowotnych. Książka rozpoczyna się od przeglądu systemów opieki zdrowotnej oraz roli uczenia maszynowego i analityki w rozwiązywaniu obecnych wyzwań i poprawie wyników pacjentów. Następnie zagłębia się w podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, takie jak nadzorowane i niezabezpieczone uczenie się, a także ich zastosowanie w opiece zdrowotnej. Kolejna część książki skupia się na najlepszych praktykach, w tym głębokiej nauce i naturalnym przetwarzaniu języka, a także ich potencjalnym zastosowaniu w opiece zdrowotnej. W książce omówiono również pojawiające się trendy w dziedzinie technologii medycznych, w tym noszenia, mobilnego zdrowia (mHealth) i medycyny spersonalizowanej. Ponadto podkreśla się znaczenie rozważania konsekwencji etycznych i prawnych przy opracowywaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w środowiskach opieki zdrowotnej. W całej książce autorzy wykorzystują przykłady świata rzeczywistego, aby zilustrować praktyczne zastosowania uczenia maszynowego w systemach opieki zdrowotnej. Książka skierowana jest do pracowników służby zdrowia, naukowców, studentów i decydentów, którzy chcą zrozumieć, jak uczenie maszynowe i analityka mogą poprawić systemy opieki zdrowotnej i wyniki pacjentów.

. הספר מכסה עקרונות של למידת מכונה ואנליטיקה במערכות הבריאות, כולל עיבוד נתונים, בחירת תכונה, בניית מודל, הערכת מודל ופריסה. הוא גם מטפל באתגרים של יישום מודלים של למידת מכונה בהגדרות רפואיות, כגון בעיות באיכות המידע, בעיות בפרטיות המטופל ומשאבי מחשוב מוגבלים. הספר מדגיש את חשיבות שיתוף הפעולה הבין-תחומי בין מהנדסים, מדעני מחשב, קלינאים וקובעי מדיניות לפיתוח פתרונות יעילים לבעיות בריאות דחופות. הספר מתחיל בסקירה של מערכות בריאות ואת תפקידן של למידת מכונה ואנליטיקה בהתייחסות לאתגרים הנוכחיים ושיפור תוצאות המטופלים. לאחר מכן הוא מתעמק במושגי למידת מכונה בסיסיים כמו למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת, כמו גם ביישום שלהם בתחום הבריאות. החלק הבא של הספר מתמקד בשיטות הטובות ביותר, כולל למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית, כמו גם ביישום הפוטנציאלי שלהם בתחום הבריאות. הספר דן גם במגמות מתפתחות בתחום טכנולוגיית הבריאות, לרבות לבוש, בריאות ניידת (MHealth) ורפואה מותאמת אישית. לבסוף, הושם דגש על החשיבות של התחשבות בהשלכות האתיות והמשפטיות של פיתוח ופריסת מודלים של למידת מכונה בהגדרות הבריאות. לאורך הספר משתמשים המחברים בדוגמאות מהעולם האמיתי כדי להמחיש יישומים מעשיים של למידת מכונה במערכות הבריאות. הספר מיועד לאנשי מקצוע בתחום הבריאות, חוקרים, סטודנטים וקובעי מדיניות שרוצים להבין כיצד למידת מכונה ואנליטיקה יכולה לשפר את מערכות הבריאות ואת תוצאות המטופלים.''

. Kitap, veri ön işleme, özellik seçimi, model oluşturma, model değerlendirme ve dağıtım dahil olmak üzere sağlık sistemlerinde makine öğrenimi ve analitik ilkelerini kapsar. Ayrıca, veri kalitesi sorunları, hasta gizliliği sorunları ve sınırlı bilgi işlem kaynakları gibi sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi modellerinin uygulanmasının zorluklarını da ele almaktadır. Kitap, acil sağlık sorunlarına etkili çözümler geliştirmek için mühendisler, bilgisayar bilimcileri, klinisyenler ve politika yapıcılar arasındaki disiplinlerarası işbirliğinin önemini vurgulamaktadır. Kitap, sağlık sistemlerine genel bir bakış ve mevcut zorlukların ele alınmasında ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesinde makine öğrenimi ve analitiğin rolü ile başlar. Daha sonra denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi temel makine öğrenimi kavramlarının yanı sıra sağlık hizmetlerinde uygulamalarını araştırıyor. Kitabın bir sonraki bölümü, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi en iyi uygulamalara ve bunların sağlık alanındaki potansiyel uygulamalarına odaklanmaktadır. Kitap ayrıca giyilebilir cihazlar, mobil sağlık (mHealth) ve kişiselleştirilmiş tıp dahil olmak üzere sağlık teknolojisinde ortaya çıkan eğilimleri tartışıyor. Son olarak, sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi modellerini geliştirirken ve uygularken etik ve yasal sonuçları göz önünde bulundurmanın önemi vurgulanmaktadır. Kitap boyunca, yazarlar sağlık sistemlerinde makine öğreniminin pratik uygulamalarını göstermek için gerçek dünyadan örnekler kullanıyorlar. Kitap, makine öğrenimi ve analitiğin sağlık sistemlerini ve hasta sonuçlarını nasıl geliştirebileceğini anlamak isteyen sağlık profesyonellerine, araştırmacılara, öğrencilere ve politika yapıcılara yöneliktir.

. يغطي الكتاب مبادئ التعلم الآلي والتحليلات في أنظمة الرعاية الصحية، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، وبناء النماذج، وتقييم النماذج، ونشرها. كما أنه يعالج تحديات تنفيذ نماذج التعلم الآلي في إعدادات الرعاية الصحية، مثل مشكلات جودة البيانات، ومشكلات خصوصية المريض، وموارد الحوسبة المحدودة. يسلط الكتاب الضوء على أهمية التعاون متعدد التخصصات بين المهندسين وعلماء الكمبيوتر والأطباء وصانعي السياسات لتطوير حلول فعالة للمشاكل الصحية الملحة. يبدأ الكتاب بلمحة عامة عن الأنظمة الصحية ودور التعلم الآلي والتحليلات في معالجة التحديات الحالية وتحسين نتائج المرضى. ثم يتعمق في مفاهيم التعلم الآلي الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى تطبيقها في مجال الرعاية الصحية. يركز القسم التالي من الكتاب على أفضل الممارسات، بما في ذلك التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى تطبيقها المحتمل في مجال الرعاية الصحية. يناقش الكتاب أيضًا الاتجاهات الناشئة في التكنولوجيا الصحية، بما في ذلك الأجهزة القابلة للارتداء والصحة المتنقلة (mHealth) والطب الشخصي. أخيرًا، يتم التأكيد على أهمية النظر في الآثار الأخلاقية والقانونية عند تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي في أماكن الرعاية الصحية. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلفون أمثلة واقعية لتوضيح التطبيقات العملية للتعلم الآلي في أنظمة الرعاية الصحية. يستهدف الكتاب المتخصصين في الرعاية الصحية والباحثين والطلاب وصانعي السياسات الذين يرغبون في فهم كيف يمكن للتعلم الآلي والتحليلات تحسين أنظمة الرعاية الصحية ونتائج المرضى.

. 이 책은 데이터 사전 처리, 기능 선택, 모델 구축, 모델 평가 및 배포를 포함한 의료 시스템의 기계 학습 및 분석 원칙을 다룹니다. 또한 데이터 품질 문제, 환자 개인 정보 보호 문제 및 제한된 컴퓨팅 리소스와 같은 의료 환경에서 머신 러닝 모델을 구현해야하는 문제를 해결합니다. 이 책은 건강 문제를 해결하기위한 효과적인 솔루션을 개발하기 위해 엔지니어, 컴퓨터 과학자, 임상의 및 정책 입안자 간의 학제 간 협력의 중요성을 강조합 이 책은 건강 시스템에 대한 개요와 현재의 과제를 해결하고 환자 결과를 개선하는 데있어 기계 학습 및 분석의 역할로 시작됩니다. 그런 다음 감독 및 감독되지 않은 학습과 같은 기본 머신 러닝 개념과 건강 관리 응용 프로그램을 탐구합니다. 이 책의 다음 섹션은 딥 러닝 및 자연어 처리 및 건강 관리에 대한 잠재적 적용을 포함한 모범 사례에 중점을 둡니다. 이 책은 또한 웨어러블, 모바일 건강 (mHealth) 및 개인화 된 의약품을 포함한 건강 기술의 새로운 트렌드에 대해서도 설명합니다 마지막으로, 의료 환경에서 기계 학습 모델을 개발하고 배포 할 때 윤리적, 법적 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 이 책 전체에서 저자는 실제 예제를 사용하여 의료 시스템에서 기계 학습의 실제 응용을 설명합니다. 이 책은 기계 학습 및 분석이 의료 시스템 및 환자 결과를 개선 할 수있는 방법을 이해하고자하는 의료 전문가, 연구원, 학생 및 정책 입안자를 대상으로합니다.

.本書では、データ前処理、フィーチャー選択、モデル構築、モデル評価、展開など、ヘルスケアシステムにおける機械学習と分析の原則について説明します。また、データ品質の問題、患者のプライバシーの問題、制限されたコンピューティングリソースなど、医療現場での機械学習モデルの実装の課題にも対処します。この本は、緊急の健康問題に対する効果的な解決策を開発するために、エンジニア、コンピュータサイエンティスト、臨床医、政策立案者が学際的に協力することの重要性を強調しています。本書は、健康システムの概要と、現在の課題に対処し、患者のアウトカムを改善するための機械学習と分析の役割から始まります。その後、監督された学習や監視されていない学習などの基本的な機械学習の概念と、ヘルスケアへの応用について掘り下げます。次のセクションでは、ディープラーニングや自然言語処理などのベストプラクティスと、ヘルスケアにおける潜在的な応用に焦点を当てています。また、ウェアラブル、モバイルヘルス（mHealth）、パーソナライズされた医療など、健康技術の新たなトレンドについても解説しています。最後に、医療現場における機械学習モデルの開発と導入において、倫理的および法的影響を考慮することの重要性が強調されています。著者たちは、本書全体を通して、医療システムにおける機械学習の実用的な応用を説明するために実例を用いている。本書は、機械学習と分析が医療システムと患者のアウトカムを改善する方法を理解したい医療専門家、研究者、学生、政策立案者を対象としています。

.该书涵盖了医疗保健系统中的机器学习和分析原理，包括数据预处理，功能选择，模型构建，模型评估和部署。它还解决了在医疗机构中引入机器学习模型的挑战，例如数据质量问题，患者隐私问题和有限的计算资源。该书强调了工程师，计算机科学家，临床医生和政策制定者之间的跨学科合作对于为紧迫的健康问题制定有效解决方案的重要性。本书首先回顾了医疗保健系统以及机器学习和分析在解决当前问题和改善患者治疗结果方面的作用。然后，他深入研究机器学习的基本概念，例如受控和非受控学习及其在医疗保健中的应用。该书的下一部分着重于最佳做法，包括深层自然语言学习和处理，以及它们在医疗保健中的潜在应用。该书还讨论了医疗保健技术的新趋势，包括可穿戴设备，移动医疗保健（mHealth）和个性化医学。最后，强调了将伦理和法律后果纳入医疗机构机器学习模式设计和部署的重要性。在整个书中，作者使用真实的例子来说明机器学习在医疗保健系统中的实际应用。该书面向希望了解机器学习和分析如何改善医疗保健系统和患者治疗结果的医疗保健专业人员，研究人员，学生和政策制定者。