从医学科学和心理学的人工智能开始。这本书将帮助医疗健康专业人员和技术人员使用机器学习方法、计算机视觉和自然语言处理(NLP)技术解决问题。

这本书涵盖了使用神经网络对疾病患者进行分类的方法。您将知道如何应用计算机视觉技术和卷积神经网络(CNN),以分割疾病,如癌症(例如,皮肤癌,乳腺癌和脑癌)和肺炎。本文提出了隐马尔可夫决策过程,以帮助你识别时变数据的隐状态。此外,它还展示了NLP技术如何用于医疗记录分类。

这本书适合在不同的医学专业(神经学、病毒学、放射学、肿瘤学等)中有经验的从业人员,他们想要学习Python编程来帮助他们高效地工作。它也适用于数据科学家、机器学习工程师、医学院学生和研究人员。

你会学到什么

应用人工神经网络建模医疗数据 了解马尔可夫决策和医疗数据模拟的标准方法 了解调查临床试验数据的生存分析方法 了解病案分类 使用心理模型来测量个性差异

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医学领域的人工智能是使用机器学习模型搜索医疗数据,发现洞察,从而帮助改善健康状况和患者体验。 得益于近年来计算机科学和信息技术的发展,人工智能 (AI) 正迅速成为现代医学中不可或缺的一部分。 由人工智能支持的人工智能算法和其他应用程序正在为临床和研究领域的医学专业人员提供支持。
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