Selección de nuevos títulos accesibles en los paquetes de ebooks que adquiere la Biblioteca Universitaria: Biblioteca Lefebvre, Biblioteca Virtual Tirant, Díaz de Santos, eLibro, Eureka, Grao, Ingebook, Síntesis y Unebook.
A Handbook of Intelligent Healthcare Analytics - Knowledge Engineering with Big Data
Referencia en UBUCAT: Jaya, A., ed. Handbook on Intelligent Healthcare Analytics : Knowledge Engineering with Big Data. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2022. Print.- Resumen: El poder del análisis de datos sanitarios se utiliza cada vez más en la industria. Se utilizan técnicas de análisis avanzadas en grandes conjuntos de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y otra información útil.
Un manual sobre análisis de atención médica inteligente cubre tanto la teoría como la aplicación de las herramientas, técnicas y algoritmos para su uso en big data en la atención médica y la investigación clínica. Proporciona los resultados de las investigaciones más recientes para obtener conocimientos mediante análisis de big data, lo que ayuda a analizar enormes cantidades de datos sanitarios en tiempo real, cuyo análisis puede proporcionar más información en términos de mejoras procesales, técnicas, médicas y de otro tipo. en salud.
Además, el lector encontrará en este Manual:- Innovadoras técnicas híbridas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicadas en varios conjuntos de datos de atención médica, así como varios tipos de algoritmos de aprendizaje automático existentes, como aprendizaje de refuerzo supervisado, no supervisado, semisupervisado, y guías sobre cómo los lectores pueden implementar el entorno Python para el aprendizaje automático.
- Una exploración del análisis predictivo en la atención sanitaria.
- Los diversos desafíos para la atención médica inteligente, incluida la privacidad, la confidencialidad, la autenticidad, la pérdida de información, los ataques, etc., crean una nueva carga para los proveedores a la hora de mantener el cumplimiento de la seguridad de los datos de atención médica. Además, este libro también explora varias fuentes de datos sanitarios personalizados y las plataformas comerciales para el análisis de datos sanitarios.
Big Data Analytics and Machine Intelligence in Biomedical and Health Informatics - Concepts, Methodologies, Tools and Applications
Referencia en UBUCAT: Dhal, Sunil Kumar, ed. Big Data Analytics and Machine Intelligence in Biomedical and Health Informatics : Concepts, Methodologies, Tools and Applications. Beverly, Massachusetts : Scrivener Publishing, 2022. Web.- Resumen: Las novedosas aplicaciones de Big Data Analytics y la inteligencia artificial en el sector biomédico y sanitario son un campo emergente que comprende la informática, la medicina, la biología, la ingeniería ambiental natural y el reconocimiento de patrones. La informática biomédica y de la salud es una nueva era que trae enormes oportunidades y desafíos debido a la gran cantidad de datos biomédicos disponibles y el objetivo es garantizar una atención médica eficiente y de alta calidad mediante el análisis de los datos.
Los 12 capítulos de "Big Data Analytics and Machine Intelligence in Biomedical and Health Informatics" cubren los últimos avances y desarrollos en informática de la salud, minería de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Se han organizado teniendo en cuenta la similitud de los temas abordados, que van desde cuestiones relativas al Internet de las cosas (IoT) para la ingeniería biomédica y la informática de la salud, la inteligencia computacional para el procesamiento de datos médicos y el Internet de las cosas médicas (IoMT).
Los nuevos investigadores y profesionales que trabajan en este campo se beneficiarán de la lectura del libro, ya que podrán determinar rápidamente cuáles son los mejores métodos y comparar los diferentes enfoques.
Bioinformatics and Medical Applications - Big Data Using Deep Learning Algorithms
Referencia en UBUCAT: Suresh, A., ed. Bioinformatics and Medical Applications : Big Data Using Deep Learning Algorithms. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2022. Web.- Resumen: Bioinformática y aplicaciones médicas: Big Data mediante algoritmos de aprendizaje profundo analiza conjuntos de datos biológicos masivos utilizando enfoques computacionales y las últimas tecnologías de vanguardia para capturar e interpretar datos biológicos. El libro ofrece varios métodos computacionales bioinformáticos utilizados para identificar enfermedades en una etapa temprana al reunir recursos de vanguardia en una única colección diseñada para ilustrar al lector sobre temas centrados en informática, matemáticas y biología. En la biología y la medicina modernas, la bioinformática es fundamental para la gestión de datos. Este libro explica las importantes herramientas del bioinformático y examina cómo se utilizan para evaluar datos biológicos y avanzar en el conocimiento de las enfermedades.
Los editores han seleccionado un grupo distinguido de capítulos perspicaces y concisos que presentan el estado actual de los tratamientos y sistemas médicos y ofrecen soluciones emergentes para un enfoque más personalizado de la atención médica. La aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para soluciones basadas en datos en información de salud permite un análisis automatizado cuyo método puede ser más ventajoso para respaldar los problemas que surgen de la información médica y relacionada con la salud.
Clinical Leadership in Nursing and Healthcare 3rd Edition
Referencia en UBUCAT: Stanley, David, Clare L. Bennett, and Alison H. James. Clinical Leadership in Nursing and Healthcare. 3rd ed. Hoboken, New Jersey: Wiley-Blackwell, 2022. Print.- Resumen: Liderazgo clínico en enfermería y atención médica ofrece una variedad de herramientas y temas que apoyan y fomentan a las enfermeras y otros profesionales de la salud con enfoque clínico para desarrollar sus habilidades y estrategias de liderazgo. El libro de texto está útilmente dividido en tres partes: información sobre los atributos de los líderes clínicos, las herramientas que los estudiantes y el personal de atención médica pueden utilizar para desarrollar su potencial de liderazgo y cuestiones de liderazgo clínico. También describe una serie de principios, marcos y temas que apoyan a las enfermeras y los profesionales de la salud para desarrollar y brindar una atención clínica eficaz como líderes clínicos. Por último, cada capítulo cuenta con una serie de preguntas reflexivas y autoevaluaciones para ayudar a consolidar el aprendizaje.
La tercera edición recientemente revisada se ha actualizado a la luz de los recientes cambios clave en los enfoques de atención y valores de los servicios de salud. Si bien cubre un amplio espectro de temas prácticos, Liderazgo clínico en enfermería y atención médica también incluye información sobre:- Teorías de liderazgo y gestión, cultura organizacional, género, cuestiones generacionales y líderes, gestión de proyectos, iniciativas de calidad y trabajo en equipo.
- Gestionar el cambio, tomar decisiones clínicas eficaces, cómo establecer contactos y delegar, cómo abordar los conflictos e implementar prácticas basadas en la evidencia.
- Liderazgo congruente, la vinculación entre valores y acciones, liderazgo auténtico, dejar atrás el control como objetivo y gestionar el poder.
- Por qué las decisiones salen mal, técnicas para desarrollar la creatividad, barreras a la creatividad, resolución y gestión de conflictos, negociación, diálogo interno y liderazgo en una crisis.
Con el aporte de expertos de una colección diversa de colaboradores experimentados, Liderazgo clínico en enfermería y atención médica es un recurso invaluable para los nuevos líderes que intentan establecerse y para los líderes existentes que buscan desempeñarse a un nivel más alto en lo que respecta a la calidad y la atención efectiva al paciente.
Cognitive Intelligence and Big Data in Healthcare
Referencia en UBUCAT: Sumathi, D., ed. Cognitive Intelligence and Big Data in Healthcare. Hoboken, New Jersey ;: Wiley, 2022. Print.- Resumen: Dado que la salud es el factor más importante que afecta la calidad de vida humana, es necesario comprender cómo funciona el cuerpo humano procesando más rápidamente los datos de salud obtenidos de diversas fuentes. Dado que durante el procesamiento se genera una enorme cantidad de datos, se podría aplicar un sistema de computación cognitiva para responder a las consultas, ayudando así a personalizar recomendaciones inteligentes. Este proceso de toma de decisiones podría mejorarse mediante el despliegue de técnicas de computación cognitiva en la atención sanitaria, permitiendo integrar técnicas de vanguardia en la atención sanitaria para proporcionar servicios inteligentes en diversas aplicaciones sanitarias.
Este libro aborda todas estas cuestiones y proporciona información sobre estos temas diversificados en el sector de la salud y muestra la gama de investigaciones innovadoras recientes, además de arrojar luz sobre las direcciones futuras en esta área.
Medical Imaging and Health Informatics
Referencia en UBUCAT: Jaware, Tushar H, ed. Medical Imaging and Health Informatics. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2022. Print.- Resumen: Las imágenes médicas y la informática de la salud son un subcampo de la ciencia y la ingeniería que aplica la informática a la medicina e incluye el estudio del diseño, desarrollo y aplicación de innovaciones computacionales para mejorar la atención médica. El ámbito de la salud presenta una amplia gama de desafíos que pueden abordarse mediante enfoques computacionales; por lo tanto, el uso de la IA y las tecnologías asociadas es cada vez más común en la sociedad y la atención sanitaria. Actualmente, los algoritmos de aprendizaje profundo son una opción prometedora para la detección automatizada de enfermedades con alta precisión. El análisis de datos clínicos que emplea estos algoritmos de aprendizaje profundo permite a los médicos detectar enfermedades antes y tratar a los pacientes de manera más eficiente. Dado que estas tecnologías tienen el potencial de transformar muchos aspectos de la atención al paciente, la detección de enfermedades, la progresión de las enfermedades y la organización farmacéutica, en este libro se exploran enfoques como los algoritmos de aprendizaje profundo, las redes neuronales convolucionales y las técnicas de procesamiento de imágenes.
Este libro también profundiza en una amplia gama de aplicaciones, metodologías, algoritmos, plataformas y herramientas de segmentación, clasificación, registro y análisis asistido por computadora de imágenes; y brinda un enfoque holístico a la aplicación de la IA en la atención médica a través de estudios de casos y aplicaciones innovadoras. También muestra cómo se pueden aplicar técnicas de procesamiento de imágenes, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el diagnóstico médico en varios escenarios de salud específicos como COVID-19, cáncer de pulmón, enfermedades cardiovasculares, cáncer de mama, tumores de hígado, fracturas óseas, etc. las cuestiones y preocupaciones importantes relativas al uso de la IA en la atención sanitaria junto con otras áreas aliadas, como el Internet de las cosas (IoT) y la informática médica, para construir un foro multidisciplinario global
Tele-Healthcare - Applications of Artificial Intelligence and Soft Computing Techniques
Referencia en UBUCAT: Nidhya, R., Manish Kumar, and Ca Pālamurukan̲, eds. Tele-Healthcare : Applications of Artificial Intelligence and Soft Computing Techniques. Beverly, Massachusetts ;: Scrivener Publishing, 2022. Print.- Resumen: En todo el mundo se están desarrollando enormes crisis relacionadas con la escasez de personal sanitario, así como una carga cada vez mayor de enfermedades crónicas. Como resultado, la salud electrónica se ha convertido en una de las áreas de servicios de más rápido crecimiento en el sector médico. La cibersalud apoya y garantiza la disponibilidad de servicios adecuados de atención sanitaria, salud pública y educación sanitaria a distancia y en lugares remotos. Para que el sector crezca y satisfaga las necesidades del mercado, las aplicaciones de salud electrónica se han convertido en una de las áreas de investigación de más rápido crecimiento. Sin embargo, para crecer a mayor escala se requiere lo siguiente:
- La disponibilidad de casos de usuario para la identificación exacta de los problemas que deben visualizarse.
- Un mercado bien respaldado que pueda promover y adoptar el concepto de atención de salud electrónica.
- Desarrollo de aplicaciones y tecnologías rentables para la implementación exitosa de la e-salud a mayor escala.
Este libro se centra principalmente en estos tres puntos para el desarrollo y la implementación de servicios de e-salud a nivel mundial. En este libro el lector encontrará:
- Detalles de los desafíos en la promoción e implementación de la industria de la telesalud.
- Cómo ampliar una agenda globalizada de telesalud personalizada en el tratamiento médico integrativo para el diagnóstico de enfermedades y su transformación industrial.
- Cómo diseñar técnicas de aprendizaje automático para mejorar el sistema de telesalud.
Última actualización: 10 de Enero de 2024
