AA.VV
1. La asistencia sanitaria actual, los datos masivos y el aprendizaje automático. 2. El auge de la inteligencia artificial en las aplicaciones sanitarias. 3. Descubrimiento de fármacos y modelado molecular mediante inteligencia artificial. 4. Aplicaciones de la inteligencia artificial en la administración y el desarrollo de fármacos. 5. Decisiones de diagnóstico y tratamiento del cáncer mediante inteligencia artificial. 6. Inteligencia artificial para la imagen médica. 7. Dispositivos médicos e inteligencia artificial. 8. Cirugía asistida por inteligencia artificial. 9. Monitorización remota de pacientes mediante inteligencia artificial. 10. Aspectos de seguridad, privacidad e intercambio de información en la inteligencia artificial aplicada a la salud. 11. El impacto de la inteligencia artificial en los seguros de salud. 12. Desafíos éticos y legales en la atención sanitaria basada en la inteligencia artificial. Agradecimientos. Bibliografía. Observaciones finales. Índice alfabético.
Destaca las diferentes técnicas de análisis de datos en el ámbito de la salud, incluyendo el aprendizaje automático y la minería de datos. Ilustra las diferentes aplicaciones y desafíos en el diseño, implementación y gestión de sistemas inteligentes y redes de datos de salud. Incluye aplicaciones y estudios de casos en todas las áreas de la IA en los datos de salud. Cada uno de los capítulos puede ser leído como capítulo independiente, a la vez que proporciona estudios de casos específicos.
Obra que presenta una introducción exhaustiva a la inteligencia artificial como herramienta para la generación y el análisis de datos sanitarios. Presenta las aplicaciones que ofrece la Inteligencia Artificial para el diseño y el desarrollo de fármacos, así como sus aplicaciones en los campos del diagnóstico, el tratamiento y las pruebas de imagen en oncología. A continuación, se tratan las aplicaciones de la IA en dispositivos médicos y cirugía, así como en la monitorización a distancia de los pacientes. Destaca diferentes técnicas de datos para el análisis de datos sanitarios, incluyendo el aprendizaje automático y la mineria de datos. Plantea los nuevos desafíos en el diseño, la aplicación y la gestión de sistemas inteligentes y de redes de datos sanitarios. Incluye aplicaciones y estudios de casos en todas las áreas en las wue se puede aplicar la IA a los datos sanitarios.
