Optimized Predictive Models in Health Care Using Machine Learning /
Contiene: 1) Impacto de la tecnología en los hábitos alimenticios y sus efectos sobre la salud; 2) Retos en el sector sanitario y el papel del aprendizaje automático en la asistencia sanitaria; 3) Mejora de la precisión en la predicción de los niveles de estrés de las mujeres trabajadoras mediante r...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Libro |
| Lingua: | inglese |
| Pubblicazione: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2024, c2024
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 100 | |a Kumar, Sandeep |e (edición) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Optimized Predictive Models in Health Care Using Machine Learning / |c Ed. de S. Kumar... [et al.]. |
| 264 | 4 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley, |c 2024, c2024 | |
| 264 | 2 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley [distribución], |c 2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XVII, 364 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
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| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Contiene: 1) Impacto de la tecnología en los hábitos alimenticios y sus efectos sobre la salud; 2) Retos en el sector sanitario y el papel del aprendizaje automático en la asistencia sanitaria; 3) Mejora de la precisión en la predicción de los niveles de estrés de las mujeres trabajadoras mediante redes neuronales; 4) Análisis de las tecnologías inteligentes en el sector sanitario; 5) Clasificación mejorada mediante conjuntos de redes neuronales para el diagnóstico del cáncer de pulmón; 6) Selección de características para la detección del cáncer de mama; 7) Modelo de predicción optimizado basado en características para la clasificación de pacientes con enfermedades hepáticas; 8) Modelo robusto de aprendizaje automático para la predicción del cáncer de mama; 9) Revolución en el diagnóstico y la predicción de la neumonía mediante redes neuronales; 10) Optimización de la predicción de enfermedades hepáticas mediante algoritmos de aprendizaje automático; 11) Modelo para predecir la diabetes mediante el aprendizaje automático; 12) Autenticación de la marcha mediante dispositivos portátiles; 13) Análisis del habla basado en el procesamiento del lenguaje natural; 14) Fusión de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción precoz de infartos; 15) Enfoques basados en el aprendizaje automático para mejorar los servicios sanitarios y la calidad de vida; 16) Desarrollo de un marco basado en el aprendizaje cognitivo y el análisis inteligente de datos para la detección precoz y la prevención de enfermedades en adultos jóvenes con fatiga; 17) Enfoque de aprendizaje automático para predecir la fiabilidad en el sector sanitario mediante la ingeniería del conocimiento; 18) Red neuronal profunda basada en TPLSTM con predicción mediante correspondencia de características del cáncer de pulmón; 19) Análisis de inteligencia empr | ||
| 521 | |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática | ||
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| 650 | |a Análisis de Datos | ||
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