Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka

Stok Kodu:
9786257106467
Boyut:
16x24
Sayfa Sayısı:
234
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2020-09
Kapak Türü:
Ciltsiz
Kağıt Türü:
1. Hamur
%18 indirimli
325,00TL
266,50TL
9786257106467
381887
Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka
Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka
266.50

Gelişen sağlık sistemi ve teknolojileri ile beraber üretilen verinin miktarı ve hacmi her geçen gün artmaktadır. Böylesi verilerin analiz edilmesinde gelenek­sel teknoloji ve alt yapılar yetersiz kaldığı için bu sorunu aşmak amacıyla büyük veri kavramı ortaya çıkmış ve bu alandaki ihtiyaçların karşılanmasında güçlü bir teknoloji olmuştur. Büyük sağlık verilerinden değer üretmek her ne kadar kıy­metli olsa da, bu verilerin sahiplerinin de mahremiyetini korumak aynı derecede önemlidir. Günümüzde kişisel verilerin sıklıkla üretildiği bir alan olan sağlıkta, verilerin toplanmasından depolanmasına, analiz edilmesinden yayınlanmasına kadar geçen süreçte veri mahremiyetine en üst seviyede riayet edilmesi gerek­mektedir. Bu çalışmada, büyük sağlık verilerinin yayınlanmasında veri mahremi­yeti problemi ele alınmış, büyük sağlık verilerine yönelik mahremiyet saldırıları ve koruma modelleri açıklanmış ve çeşitli değerlendirmeler sunulmuştur.

Bölüm 1: Büyük Sağlık Verilerinde Mahremiyet
Bölüm 2: Sağlıkta Yapay Zeka: Makine Öğrenmesi
Yöntemleri ve Uygulamaları
Bölüm 3: Sağlıkta Yapay Zeka: Derin Öğrenme
Teknikleri ve Uygulamaları
Bölüm 4: Derin Öğrenme Mimarisi
Bölüm 5: Medikal Görüntü İşlemede Derin Öğrenme
Yöntemleri ve Konvolüsyonel Sinir Ağları
Bölüm 6: Yapay Zeka ve Malpraktis
Bölüm 7: Robotik Rehabilitasyon
Bölüm 8: Dermatoloji ve Yapay Zeka
Bölüm 9: Oftalmolojide Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Uygulamaları
Bölüm 10: Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Alanında Yapay Zeka
Bölüm 11: Ürolojide Yapay Zekanın Yeri ve Önemi
Bölüm 12: Plastik, Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahide
Yapay Zekanın Kullanımı
Bölüm 13: Pediatride Yapay Zeka Uygulamaları
Bölüm 14: Ruh Sağlığı ve Hastalıklarında Yapay Zekâ Uygulamaları
Bölüm 15: Nükleer Tıpta Yapay Zekâ Uygulamaları
Bölüm 16: Radyolojide Makine Öğrenmenin Rolü
Bölüm 17: Radyolojide Derin Öğrenme
İndeks

Gelişen sağlık sistemi ve teknolojileri ile beraber üretilen verinin miktarı ve hacmi her geçen gün artmaktadır. Böylesi verilerin analiz edilmesinde gelenek­sel teknoloji ve alt yapılar yetersiz kaldığı için bu sorunu aşmak amacıyla büyük veri kavramı ortaya çıkmış ve bu alandaki ihtiyaçların karşılanmasında güçlü bir teknoloji olmuştur. Büyük sağlık verilerinden değer üretmek her ne kadar kıy­metli olsa da, bu verilerin sahiplerinin de mahremiyetini korumak aynı derecede önemlidir. Günümüzde kişisel verilerin sıklıkla üretildiği bir alan olan sağlıkta, verilerin toplanmasından depolanmasına, analiz edilmesinden yayınlanmasına kadar geçen süreçte veri mahremiyetine en üst seviyede riayet edilmesi gerek­mektedir. Bu çalışmada, büyük sağlık verilerinin yayınlanmasında veri mahremi­yeti problemi ele alınmış, büyük sağlık verilerine yönelik mahremiyet saldırıları ve koruma modelleri açıklanmış ve çeşitli değerlendirmeler sunulmuştur.

Bölüm 1: Büyük Sağlık Verilerinde Mahremiyet
Bölüm 2: Sağlıkta Yapay Zeka: Makine Öğrenmesi
Yöntemleri ve Uygulamaları
Bölüm 3: Sağlıkta Yapay Zeka: Derin Öğrenme
Teknikleri ve Uygulamaları
Bölüm 4: Derin Öğrenme Mimarisi
Bölüm 5: Medikal Görüntü İşlemede Derin Öğrenme
Yöntemleri ve Konvolüsyonel Sinir Ağları
Bölüm 6: Yapay Zeka ve Malpraktis
Bölüm 7: Robotik Rehabilitasyon
Bölüm 8: Dermatoloji ve Yapay Zeka
Bölüm 9: Oftalmolojide Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Uygulamaları
Bölüm 10: Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Alanında Yapay Zeka
Bölüm 11: Ürolojide Yapay Zekanın Yeri ve Önemi
Bölüm 12: Plastik, Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahide
Yapay Zekanın Kullanımı
Bölüm 13: Pediatride Yapay Zeka Uygulamaları
Bölüm 14: Ruh Sağlığı ve Hastalıklarında Yapay Zekâ Uygulamaları
Bölüm 15: Nükleer Tıpta Yapay Zekâ Uygulamaları
Bölüm 16: Radyolojide Makine Öğrenmenin Rolü
Bölüm 17: Radyolojide Derin Öğrenme
İndeks

Tüm kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 266,50    266,50   
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat