L'intelligence artificielle pour l'amélioration des résultats pour les patients : Principes pour progresser avec une science rigoureuse
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Description
« Artificial Intelligence for Improved Patient Outcomes » fournit des informations nouvelles, pertinentes et pratiques sur ce que l'IA peut faire dans le domaine des soins de santé et sur la manière d'évaluer si l'IA améliore les résultats pour les patients.
Avec des éclairages clairs et une approche équilibrée, ce livre novateur offre un guide complet sur la façon de concevoir et de mener des études pragmatiques sur l'IA dans le monde réel, qui produisent des preuves scientifiques rigoureuses, le tout de manière sûre et éthique. Daniel Byrne, directeur de la recherche en intelligence artificielle chez AVAIL (Advanced Vanderbilt Artificial Intelligence Laboratory) et auteur d'études pragmatiques marquantes publiées dans de grandes revues médicales, partage quarante ans d'expérience en tant que biostatisticien et chercheur en IA. S'appuyant sur son premier livre, « Publishing Your Medical Research », l'auteur donne au lecteur l'avantage concurrentiel en créant des recherches reproductibles sur l'IA qui seront acceptées dans des revues médicales prestigieuses à fort impact.
Fournit des explications faciles à comprendre sur les concepts clés de l'utilisation et de l'évaluation de l'IA en médecine.
Offre des conseils pratiques et exploitables sur les mécanismes et la mise en œuvre des applications d'IA en médecine.
Partage des conseils de carrière pour un avenir réussi dans l'IA en médecine.
Enseigne les compétences nécessaires pour évaluer les outils d'IA et éviter d'être induit en erreur par le battage médiatique.
Pour un large public de professionnels de la santé touchés par l'intelligence artificielle en médecine, y compris les médecins-chercheurs, les développeurs d'IA, les entrepreneurs et les leaders des soins de santé qui ont besoin d'évaluer les applications d'IA conçues pour améliorer la sécurité, la qualité et la valeur pour leurs institutions.
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