Practical AI for Healthcare Professionals: Aprendizaje automático con Numpy, Scikit-learn y TensorFlow

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Título original:

Practical AI for Healthcare Professionals: Machine Learning with Numpy, Scikit-learn, and TensorFlow

Contenido del libro:

AI práctica para profesionales sanitarios

La Inteligencia Artificial (IA) es hoy en día una palabra de moda en el ámbito sanitario. Sin embargo, a menudo no se discute qué es realmente la IA y cómo funciona. Además, la información sobre la implementación de la IA suele estar dirigida a programadores experimentados y no a profesionales sanitarios o programadores principiantes. Este libro ofrece una introducción a la IA práctica en el ámbito médico, centrándose en problemas clínicos de la vida real, cómo resolverlos con código real y cómo evaluar la eficacia de esas soluciones. Empezarás aprendiendo a diagnosticar los problemas como aquellos que pueden y no pueden resolverse con IA. A continuación, aprenderá los fundamentos de los algoritmos informáticos, las redes neuronales y cuándo debe aplicarse cada uno de ellos. Luego abordarás las partes esenciales de la programación básica en Python relevantes para el procesamiento de datos y la creación de programas de IA. La biblioteca Tensorflow/Keras junto con Numpy y Scikit-Learn también están cubiertos.

Una vez que hayas dominado esos conceptos básicos de informática y programación, podrás sumergirte en proyectos con código, detalles de implementación y explicaciones. Estos proyectos te dan la oportunidad de explorar el uso de algoritmos de aprendizaje automático para cuestiones como la predicción de la probabilidad de ingreso hospitalario a partir del triaje en urgencias y los datos demográficos de los pacientes. A continuación, utilizaremos el aprendizaje profundo para determinar si los pacientes tienen neumonía utilizando imágenes de radiografías de tórax.

Los temas tratados en este libro no sólo abarcan áreas del campo de la medicina en las que la IA ya está desempeñando un papel importante, sino que también están diseñados para cubrir la mayor parte posible de la IA que es relevante para el diagnóstico médico. A lo largo del camino, los lectores pueden esperar aprender el procesamiento de datos, cómo conceptualizar los problemas que pueden ser resueltos por la IA, y cómo programar soluciones a esos problemas. Los médicos y otros profesionales de la salud que dominen estas habilidades podrán liderar la investigación y el desarrollo de herramientas de diagnóstico basadas en la IA, lo que en última instancia beneficiará a innumerables pacientes.