Bioinformatics and Medical Applications: Big Data Using Deep Learning Algorithms
BIOINFORMÁTICA Y APLICACIONES MÉDICAS
Los principales temas abordados en este libro son los problemas de análisis de big data en la investigación bioinformática, como el análisis de datos de microarrays, el análisis de secuencias, el análisis basado en la genómica, el análisis de redes de enfermedades, las técnicas para el análisis de big data y la tecnología de la información sanitaria.
Bioinformática y aplicaciones médicas: Big Data Using Deep Learning Algorithms analiza conjuntos de datos biológicos masivos utilizando enfoques computacionales y las últimas tecnologías de vanguardia para capturar e interpretar datos biológicos. El libro ofrece diversos métodos computacionales bioinformáticos utilizados para identificar enfermedades en una fase temprana, reuniendo recursos de vanguardia en una única colección diseñada para ilustrar al lector sobre temas centrados en la informática, las matemáticas y la 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 los datos biológicos y avanzar en el conocimiento de las enfermedades.
Los editores han reunido un distinguido grupo 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 sanitaria. La aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para soluciones basadas en datos en la información sanitaria permite un análisis automatizado cuyo método puede ser más ventajoso en el apoyo a los problemas derivados de la información médica y relacionada con la salud.
Público
El público principal del libro incluye especialistas, investigadores, posgraduados, diseñadores, expertos e ingenieros, que se ocupan de la investigación biométrica y de cuestiones relacionadas con la seguridad.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)