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Künstliche Intelligenz in der Medizin: Anwendungen, Algorithmen und Programmierung
Tim WiegandLaura Velezmoro
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Für Studium, Forschung, Klinik und Wirtschaft
出版Elsevier Health Sciences, 2025-03-12
主題Medical / Diagnosis
ISBN34370563609783437056369
URLhttp://books.google.com.hk/books?id=4zUzEQAAQBAJ&hl=&source=gbs_api
EBookSAMPLE
註釋Hier werden für die Medizin relevante KI-Modelle nachvollziehbar erklärt: Grundlagen und typische Anwendungsbereiche, mathematische Algorithmen, Daten und Datentypen, Programmierung in Python inkl. Programmcode sowie Erkennen und Vermeiden von Fehlern. Einsetzbar sowohl für wissenschaftliche Arbeiten als auch für KI-basierte Tools im medizinischen Alltag. Teil I - Einführung Was ist künstliche Intelligenz? Wo und wie kommt sie in der Medizin zum Einsatz? Welche Möglichkeiten und Grenzen bieten die Algorithmen? Welche Risiken gibt es, welche ethischen und rechtlichen Aspekte sind zu bedenken? Teil II - Die wichtigsten Algorithmen werden detailliert vorgestellt Für welche Art der Auswertung eignen sie sich? Welche mathematischen Modelle liegen zugrunde? Wie werden die Algorithmen programmiert und angepasst? Wie erkennt und vermeidet man fehlerhafte Auswertungen? - Lineare Regression - Logistische Regression - Support Vector Machines - Decision Trees - Clustering - Neuronale Netze - Convolutional Neural Networks (CNNs) - Graph Neural Networks (GNNs) - Generative künstliche IntelligenzDaneben werden die nötigen Grundlagen zu Daten, Datentypen und zur Programmierung in Python erläutert, der Python-Code ist als Download verfügbar. Dieses Werk eignet sich für alle, die medizinische Daten z.B. im Rahmen einer Promotionsarbeit selbst auswerten wollen oder die ein vertieftes Verständnis zur Anwendung von KI-Analysen in der Medizin anstreben, um bestehende Tools gezielt anwenden zu können oder um neue Anwendungen zu entwickeln: Medizinstudierende, aber auch Forschende, Ärztinnen und Ärzte oder Unternehmerinnen und Unternehmer. Hier werden für die Medizin relevante KI-Modelle nachvollziehbar erklärt: Grundlagen und typische Anwendungsbereiche, mathematische Algorithmen, Daten und Datentypen, Programmierung in Python inkl. Programmcode sowie Erkennen und Vermeiden von Fehlern. Einsetzbar sowohl für wissenschaftliche Arbeiten als auch für KI-basierte Tools im medizinischen Alltag.