Advances of Machine Learning for Knowledge Mining in Electronic Health Records

Sprache: Englisch

Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales) Jun 2026, 2026

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Neuware - The book explores the application of cutting-edge machine learning and deep learning algorithms in mining Electronic Health Records (EHR). With the aim of improving patient health management, this book explains the structure of EHR consisting of demographics, medical history, and diagnosis, with a focus on the design and representation of structured, semi-structured, and unstructured data. - Explains the design of organized, semi-structured, unstructured, and irregular time series data of electronic health records - Covers information extraction, standards for meta-data, reuse of metadata for clinical research, and organized and unstructured data - Discusses supervised and unsupervised learning in electronic health records - Describes clustering and classification techniques for organized, semi- structured, and unstructured data from electronic health records This book is an essential resource for researchers and professionals in fields like computer science, biomedical engineering, and information technology, seeking to enhance healthcare efficiency, security, and privacy through advanced data analytics and machine learning.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781032527819

Titel
Advances of Machine Learning for Knowledge Mining in Electronic Health Records
Autor
J B Shajilin Loret
Verlag
Taylor & Francis Ltd (Sales) Jun 2026
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032527811
ISBN-13
9781032527819
Artikelgewicht
404 Gramm
Abmessungen
234x156x15 mm

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