AI in Disease Detection: Advancements and Applications 1st Edition. Tác giả: Rajesh Singh, Anita Gehlot, Navjot Rathour, Shaik Vaseem Akram

Comprehensive resource encompassing recent developments, current use cases, and future opportunities for AI in disease detection

AI in Disease Detection discusses the integration of artificial intelligence to revolutionize disease detection approaches, with case studies of AI in disease detection as well as insight into the opportunities and challenges of AI in healthcare as a whole. The book explores a wide range of individual AI components such as computer vision, natural language processing, and machine learning as well as the development and implementation of AI systems for efficient practices in data collection, model training, and clinical validation.

This book assists readers in assessing big data in healthcare and determining the drawbacks and possibilities associated with the implementation of AI in disease detection; categorizing major applications of AI in disease detection such as cardiovascular disease detection, cancer diagnosis, neurodegenerative disease detection, and infectious disease control, as well as implementing distinct AI methods and algorithms with medical data including patient records and medical images, and understanding the ethical and social consequences of AI in disease detection such as confidentiality, bias, and accessibility to healthcare.

Sample topics explored in AI in Disease Detection include:

• Legal implication of AI in healthcare, with approaches to ensure privacy and security of patients and their data
• Identification of new biomarkers for disease detection, prediction of disease outcomes, and customized treatment plans depending on patient characteristics
• AI’s role in disease surveillance and outbreak detection, with case studies of its current usage in real-world scenarios
• Clinical validation processes for AI disease detection models and how they can be validated for accuracy and effectiveness

Delivering excellent coverage of the subject, AI in Disease Detection is an essential up-to-date reference for students, healthcare professionals, academics, and practitioners seeking to understand the possible applications of AI in disease detection and stay on the cutting edge of the most recent breakthroughs in the field.

(tiếng việt)

Tài liệu toàn diện bao quát các tiến bộ gần đây, các ứng dụng hiện tại và tiềm năng tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát hiện bệnh

AI trong phát hiện bệnh trình bày về việc tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm cách mạng hóa các phương pháp phát hiện bệnh, thông qua các nghiên cứu điển hình về ứng dụng AI trong phát hiện bệnh, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu sắc về những cơ hội và thách thức của AI trong lĩnh vực y tế nói chung. Cuốn sách phân tích một loạt các thành phần riêng lẻ của AI như thị giác máy tính (computer vision), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), và học máy (machine learning), cũng như quá trình phát triển và triển khai các hệ thống AI nhằm tối ưu hóa các hoạt động như thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và xác nhận lâm sàng (clinical validation).

Cuốn sách hỗ trợ người đọc trong việc đánh giá dữ liệu lớn (big data) trong y tế, xác định các hạn chế và tiềm năng liên quan đến việc triển khai AI trong phát hiện bệnh; phân loại các ứng dụng chính của AI trong phát hiện bệnh như phát hiện bệnh tim mạch, chẩn đoán ung thư, phát hiện bệnh thoái hóa thần kinh và kiểm soát bệnh truyền nhiễm. Ngoài ra, sách cũng hướng dẫn cách triển khai các phương pháp và thuật toán AI khác nhau với dữ liệu y khoa như hồ sơ bệnh án và hình ảnh y học, đồng thời giúp hiểu rõ các hệ quả về đạo đức và xã hội liên quan đến AI trong phát hiện bệnh như quyền riêng tư, định kiến (bias) và khả năng tiếp cận dịch vụ y tế.

Một số chủ đề tiêu biểu được đề cập trong sách AI trong phát hiện bệnh bao gồm:

• Các hệ quả pháp lý của AI trong y tế, cùng với các phương pháp đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu của bệnh nhân

• Phát hiện các dấu ấn sinh học (biomarker) mới phục vụ phát hiện bệnh, dự đoán tiên lượng bệnh và xây dựng kế hoạch điều trị cá thể hóa dựa trên đặc điểm của từng bệnh nhân

• Vai trò của AI trong giám sát dịch tễ và phát hiện bùng phát dịch bệnh, với các nghiên cứu tình huống thực tế về ứng dụng hiện tại

• Các quy trình xác nhận lâm sàng (clinical validation) cho mô hình phát hiện bệnh bằng AI và cách đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của chúng

Với phạm vi bao quát toàn diện và cập nhật, AI trong phát hiện bệnh là tài liệu tham khảo thiết yếu dành cho sinh viên, cán bộ y tế, học giả và nhà thực hành chuyên môn đang tìm hiểu các ứng dụng tiềm năng của AI trong phát hiện bệnh, đồng thời mong muốn tiếp cận những đột phá mới nhất trong lĩnh vực này.