Beschreibung
Hier werden die für die Medizin relevanten KI-Algorithmen nachvollziehbar erklärt: Grundlagen und typische Anwendungsbereiche, die Mathematik dahinter, Daten und Datentypen, Programmierung in Python inkl. Code-Beispielen sowie Erkennen und Vermeiden von Fehlern. Einsetzbar sowohl für Forschungsarbeiten als auch für die Anwendung und Entwicklung KI-basierter Tools im medizinischen Alltag. Teil I Einführung Was sind künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen bzw. Deep Learning? Wo und wie kommen sie in der Medizin zum Einsatz? Welche Möglichkeiten und Grenzen bieten die Algorithmen? Welche Risiken, ethischen und rechtlichen Aspekte sind zu bedenken? Teil II Die wichtigsten Algorithmen Für welche Analysen eignen sie sich, welche Vor- und Nachteile haben sie? Welche mathematischen Formeln liegen den KI-Modellen zugrunde? Wie werden diese programmiert und trainiert? Wie erkennt und vermeidet man Fehler? Lineare Regressionen Logistische Regressionen Support Vector Machines (SVMs) Decision Trees und Random Forests Clustering Neuronale Netze (FCNNs) Convolutional Neural Networks (CNNs) Graph Neural Networks (GNNs) Generative künstliche Intelligenz Daneben werden die nötigen Grundlagen zu Daten, Datentypen und zur Programmierung in Python erläutert, die Code-Beispiele sind als Download verfügbar. Dieses Werk eignet sich für alle, die medizinische Daten z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit eigenständig auswerten wollen oder die ein vertieftes Verständnis der Anwendung von KI-Algorithmen in der Medizin anstreben, um bestehende Tools gezielt einsetzen oder neue entwickeln zu können: Studierende der Medizin, Bioinformatik, Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Betriebswirtschaftslehre und verwandter Fächer, sowie auch Forschende, Ärztinnen und Ärzte oder Unternehmerinnen und Unternehmer.
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vertrieb@elsevier.com
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Autorenportrait
Tim Wiegand 20172024: Studium der Humanmedizin an der LudwigMaximiliansUniversität (LMU) in München Seit 2019: Forschung und Promotion zu KI-Anwendungen in der Medizin und zu Neurotraumatologie an der LMU und der Harvard Medical School Seit 2020: Mitgründer von OneAIM („Artificial Intelligence in Medicine“), der deutschlandweit größten studentischen Arbeitsgruppe zu KI in der Medizin 20172022: Mitgründer des LehrStartUps erimed Laura Velezmoro 20182025: Studium der Humanmedizin an der LMU in München Seit 2021: Forschung und Promotion zu KI-Anwendungen in der Strahlentherapie und zu molekularer Onkologie an der LMU Seit 2021: Teamleitung und Vorstandsmitglied bei OneAIM 20192023: Vorstandsmitglied der European University Alliance for Global Health (EUGLOH) und Mitglied der European Student Assembly
