Mobile Health - 9781536194203

Viedās veselības tehnoloģijas šajā digitālajā laikmetā turpina iegūt interesi par pētniecību visā pasaulē. Pētnieki koncentrējas uz sasniegumiem veselības aprūpes sistēmās, lai padarītu cilvēku dzīvi labāku. Turklāt šādi sasniegumi palīdz agrīni diagnosticēt slimības un novērst sliktākās slimības. Viedo veselības aprūpes sistēmu izstrāde ir iespējama tikai pateicoties jaunākajiem sasniegumiem mākslīgā intelekta, mašīnmācības un IoT tehnoloģiju jomā. Lai gan m-veselība attiecas uz visām mobilajām ierīcēm, kuras var pārraidīt datus, mobilie tālruņi pašlaik ir vispopulārākā platforma m-veselības nodrošināšanai. Deviņdesmit četriem procentiem pasaules iedzīvotāju pieder/izmanto mobilais tālrunis, tāpēc mobilie tālruņi ir optimāla piegādes platforma m-veselības intervencēm. m-veselība var katalizēt veselības aprūpes sniegšanas modeli no vēsturiska/epizodiska modeļa uz taustāmu/uz pacientu orientētu modeli. Daudzi m-veselību pakāpeniski uzskata par būtisku tehnoloģiju metaforu, lai panāktu bagātīgu, enerģisku pacientu iesaistīšanos, galu galā panākot uz pacientu orientētas paradigmas izmaiņas. Šajā grāmatā tiks apspriestas dažādas tēmas, lai izskaidrotu strauji augošo un mainīgo mobilo veselību un mākslīgo perspektīvu, integrētu platformu un mitināto trešo pušu rīku rašanos, kā arī decentralizētu lietojumprogrammu izstrādi dažādām pētniecības jomām. Tas piedāvā dažādas lietojumprogrammas, kas ir noderīgas pētniekiem un zinātniekiem, kuri strādā, lai identificētu un precīzi noteiktu m-veselības potenciālu, kā arī šķēršļus. Plašā tēmu dažādība piedāvā lasītājiem dažādas perspektīvas par dažādām disciplīnām. Šīs rediģētās grāmatas mērķis ir publicēt jaunākos pētniecības sasniegumus automatizācijas tehnoloģiju, mākslīgā intelekta, biomedicīnas inženierijas un veselības informātikas konverģences jomā. Tas palīdzēs lasītājiem aptvert plašo skatījumu un jaunāko sasniegumu būtību šajā jomā. Šī grāmata aicina sniegt ieguldījumu, kas ietver teoriju, gadījumu izpēti un skaitļošanas paradigmas, kas attiecas uz veselības aprūpes lietojumiem. Potenciālā auditorija būtu pētnieki, profesionāļi, praktiķi un studenti no akadēmiskajām aprindām un nozares, kas strādā šajā jomā. Mēs ceram, ka sniegtās nodaļas iedvesmos turpmākos pētījumus gan no teorētiskā, gan praktiskā viedokļa, lai veicinātu turpmāku progresu šajā jomā. Tālāk ir sniegts īss ievads par katru nodaļu. 1. nodaļā galvenā uzmanība pievērsta lietiskā interneta (IoT) tehnoloģiju nozīmei veselības aprūpē, sniedzot pārskatu par dažāda veida IoT ierīcēm un datu ģenerēšanas iekārtām medicīniskai informācijai. 2. nodaļas mērķis ir sniegt īsu diskusiju par priekšrocībām un trūkumiem, kas saistīti ar IoT balstītu tehnoloģiju izmantošanu veselības aprūpē, piemēram, valkājamas ierīces. 3. nodaļā aplūkoti svarīgi veselības aprūpes sistēmu datu zinātnes aspekti, kas ietver dažādus lēmumu atbalsta sistēmu algoritmu algoritmus. 4. nodaļā ir apskatītas dažādas inovatīvas tehnoloģijas, piemēram, digitālie dvīņi veselības aprūpei un medicīniskajai diagnostikai. 5. nodaļā ir apskatīti pētījumi, kas pēta grūtniecības un laktācijas ilgtermiņa ietekmi uz sievietes ķermeni. 6. nodaļā ir apkopoti jaunākie sasniegumi mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās paņēmienos viedām veselības aprūpes lietojumprogrammām. 7. nodaļā ir aplūkoti pētījumi par mākslīgā neironu tīkla izmantošanu ar iesaiņojuma funkciju atlasi, lai prognozētu sirds mazspēju. 8. nodaļā ir sniegts pārskats par kontekstuālu mobilo veselības aprūpi viediem veselības pakalpojumiem pansionātos. 9. nodaļa ir vērsta uz noteiktām mašīnmācīšanās metodēm, kas var palīdzēt agrīni prognozēt pandēmijas. 10. nodaļā ir pētītas malārijas diagnostikas metodes un metodes, kuru pamatā ir mašīnmācīšanās. 11. nodaļa ir pilnīga diskusija par mobilajām veselības tehnoloģijām, lai uzlabotu ar veselību saistītu hronisku slimību pacientu dzīves kvalitāti jaunajās tirgus ekonomikas valstīs. Mēs esam pateicīgi autoriem un recenzentiem par viņu lielisko ieguldījumu šīs grāmatas tapšanā.