Przystalski / Thanki

Explainable Machine Learning in Medicine

Springer

ISBN 978-3-031-44879-9

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Bibliografische Daten

Fachbuch

Buch. Softcover

2024

2 s/w-Abbildungen, 12 Farbabbildungen.

In englischer Sprache

Umfang: xi, 82 S.

Format (B x L): 16,8 x 24 cm

Verlag: Springer

ISBN: 978-3-031-44879-9

Weiterführende bibliografische Daten

Produktbeschreibung

This book covers a variety of advanced communications technologies that can be used to analyze medical data and can be used to diagnose diseases in clinic centers. The book is a primer of methods for medicine, providing an overview of explainable artificial intelligence (AI) techniques that can be applied in different medical challenges. The authors discuss how to select and apply the proper technology depending on the provided data and the analysis desired. Because a variety of data can be used in the medical field, the book explains how to deal with challenges connected with each type. A number of scenarios are introduced that can happen in real-time environments, with each pared with a type of machine learning that can be used to solve it. - Provides a detailed primer on explainable artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods that can be used in medical cases - Presents how explainable AI can aid in choosing ML algorithms that give better performance in medical applications - Covers various kinds of medical data used to diagnose diseases in clinic centers and what technologies are best suited to analyze it

Autorinnen und Autoren

Kundeninformationen

Provides a primer on explainable artificial intelligence and machine learning methods that can be used in medical cases Presents how explainable AI aids in choosing ML algorithms that give better performance in medical applications Covers medical data used to diagnose diseases in clinic centers and what technologies are best suited to analyze it

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