Computational Intelligence and Healthcare Informatics Jena, Om Prakash (edición y prefacio) text monographic ING 1 libro electrónico en línea (XVII, 414 p.) 1 recurso en línea Contiene: I. Introducción: 1) Aprendizaje automático y big data: un enfoque hacia mejores servicios de atención médica. II. Procesamiento y análisis de datos médicos: 2) Análisis de imágenes torácicas mediante aprendizaje profundo; 3) Selección de características y modelos de aprendizaje automático para datos de alta dimensión: estado del arte; 4) Una aplicación web inteligente para la detección y predicción de enfermedades basada en síntomas mediante modelos de ML y ANN de última generación; 5) Clasificación de señales de sonido cardíaco mediante características de textura de imagen tiempo-frecuencia; 6) Mejora de la clasificación multietiqueta en un escenario prototipo; 7) Un marco computacional inteligente basado en aprendizaje automático para la predicción de la diabetes; 8) Ajuste de hiperparámetros de clasificadores de conjunto mediante búsqueda en cuadrícula y búsqueda aleatoria para la predicción de enfermedades cardíacas; 9) Inteligencia computacional e informática sanitaria; 10) Modelo de autómatas celulares de Wolfram en informática sanitaria. III. Aprendizaje automático y predicción prospectiva de COVID: 11) COVID-19: clasificación de países para el análisis y selección de infecciones globales por coronavirus mediante técnicas de minería de datos; 12) Análisis de sentimiento en redes sociales para predicción emocional durante la pandemia de COVID-19 utilizando un enfoque de aprendizaje automático; 13) Modelo de atención primaria de salud para áreas remotas utilizando una red de mapas de inteligencia autoorganizada; 14) Detección de mascarillas faciales en transmisión de video en tiempo real utilizando aprendizaje profundo; 15) Un enfoque computacionalmente eficiente para la identificación de enfermedades de la piel utilizando algoritmos de aprendizaje automático/profundo; 16) Monitoreo de la salud de pacientes asintomáticos e identificación de dolencias de salud en el escenario posterior a la COVID-19; 17) Sistema de detección de COVID-19 utilizando técnicas de segmentación basadas en autómatas celulares; 18) Patrones interesantes del conjunto de datos de COVID-19 utilizando análisis estadístico basado en grafos para medidas preventivas. IV. Perspectiva de la inteligencia computacional en la atención médica: 19) Conceptualización de la atención médica del mañana a través de la digitalización; 20) Adaptación de dominio de anotadores de partes del discurso en corpus biomédicos en hindi; 21) Aplicación del procesamiento del lenguaje natural en la atención médica. Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática Ed. y pref. de O.P. Jena... [et al.]. Licencias ilimitadas XX COVID-19 - Prevención Epidemias - Prevención Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) Inteligencia Artificial Big Data Proceso de Datos Enfermedades - Prevención Medicina - Aspectos Tecnológicos - Tema Principal Ingeniería Biomédica Ingeniería Computacional 610. 285 COM (Machine Learning in Biomedical Science in Healthcare Informatics) 9781119818700 Acervo ITESO - Biblioteca https://ezproxy.iteso.mx/login?qurl=https%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fservlet%2Fopac%3Fbknumber%3D10950282 Licencias ilimitadas 20260514000000.0 000630881