Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology (eBook)

A Guide for Clinicians

John Kang, Tim Rattay, Barry S. Rosenstein (Herausgeber)

eBook Download: PDF | EPUB

2023 | 1. Auflage
300 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-12-822001-6 (ISBN)

Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology: A Guide for Clinicians is designed for the application of practical concepts in machine learning to clinical radiation oncology. It addresses the existing void in a resource to educate practicing clinicians about how machine learning can be used to improve clinical and patient-centered outcomes. This book is divided into three sections: the first addresses fundamental concepts of machine learning and radiation oncology, detailing techniques applied in genomics; the second section discusses translational opportunities, such as in radiogenomics and autosegmentation; and the final section encompasses current clinical applications in clinical decision making, how to integrate AI into workflow, use cases, and cross-collaborations with industry. The book is a valuable resource for oncologists, radiologists and several members of biomedical field who need to learn more about machine learning as a support for radiation oncology. Presents content written by practicing clinicians and research scientists, allowing a healthy mix of both new clinical ideas as well as perspectives on how to translate research findings into the clinic Provides perspectives from artificial intelligence (AI) industry researchers to discuss novel theoretical approaches and possibilities on academic collaborations Brings diverse points-of-view from an international group of experts to provide more balanced viewpoints on a complex topic

Erscheint lt. Verlag	2.12.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Medizin / Pharmazie ► Medizinische Fachgebiete ► Onkologie
	Naturwissenschaften ► Biologie
	Technik
ISBN-10	0-12-822001-5 / 0128220015
ISBN-13	978-0-12-822001-6 / 9780128220016

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