Algoritmi predittivi per i tumori endocranici

di Francesca Capochiani (Autore)

youcanprint, 2024

Il libro "Algoritmi predittivi per i tumori endocranici" esplora il crescente ruolo degli algoritmi di machine learning nella medicina, con un focus particolare sulla loro applicazione nella predizione dei tumori endocranici. Questa tecnologia emergente promette di rivoluzionare il modo in cui vengono diagnosticati e trattati i tumori, grazie alla sua capacità di analizzare vasti set di dati e identificare schemi non evidenti all'occhio umano. Il testo si concentra su diversi tipi di algoritmi, tra cui reti neurali artificiali, support vector machines e decision trees, descrivendo come ciascuno possa essere impiegato per migliorare la diagnosi e la pianificazione del trattamento dei tumori endocranici. Le reti neurali artificiali, che imitano il funzionamento del cervello umano, sono capaci di riconoscere pattern complessi nei dati. Le support vector machines aiutano a classificare i dati in categorie distinte (ad esempio distinguendo tra tumori benigni e maligni), mentre le decision trees operano attraverso una serie di domande binarie per suddividere i dati. L'impiego di questi strumenti può notevolmente assistere i medici nel diagnosticare precocemente i tumori endocranici e nell'elaborare piani terapeutici personalizzati ed efficaci. Tuttavia, il libro sottolinea anche l'importanza dell'integrazione tra l'intelligenza artificiale e l'esperienza clinica dei medici. Gli algoritmi di machine learning non sono intesi come sostituti del giudizio clinico ma piuttosto come strumenti complementari che possono arricchire la pratica della medicina personalizzata. In conclusione, "Algoritmi predittivi per i tumori endocranici" offre una panoramica illuminante sul potenziale degli algoritmi di machine learning nel campo oncologico, delineando un futuro in cui la diagnosi e il trattamento dei tumori potrebbero diventare più rapidi, accurati e personalizzati.

• Autore: Francesca Capochiani
• Editore: youcanprint
• Formato: EPUB2 con Adobe DRM
• Lingua: Italiano
• Cloud: Sì Scopri di più
• Compatibilità: Tutti i dispositivi (eccetto Kindle)
• Layout: Reflowable
• EAN: 9791222753911