Internet of Things and Machine Learning for Type I and Type II Diabetes (eBook)

Use cases

Cheung Man Yung Bernard, Sujata Dash, Subhendu Kumar Pani, Willy Susilo, Gary Tse (Herausgeber)

eBook Download: PDF | EPUB

2024 | 1. Auflage
500 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-323-95693-2 (ISBN)

Internet of Things and Machine Learning for?Type I and Type II Diabetes: Use Cases provides a medium of exchange of expertise and addresses the concerns, needs, and problems associated with Type I and Type II diabetes. Expert contributions come from researchers across biomedical, data mining, and deep learning. This is an essential resource for both the AI and Biomedical research community, crossing various sectors for broad coverage of the concepts, themes, and instrumentalities of this important and evolving area. Coverage includes IoT, AI, Deep Learning, Machine Learning and Big Data Analytics for diabetes and health informatics.Integrates many Machine learning techniques in biomedical domain to detect various types of diabetes to utilizing large volumes of available diabetes-related data for extracting knowledgeIt integrates data mining and IoT techniques to monitor diabetes patients using their medical records (HER) and administrative dataIncludes clinical applications to highlight contemporary use of these machine learning algorithms and artificial intelligence-driven models beyond research settings

Erscheint lt. Verlag	15.7.2024
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Medizinische Fachgebiete ► Innere Medizin ► Diabetologie
	Medizin / Pharmazie ► Medizinische Fachgebiete ► Neurologie
ISBN-10	0-323-95693-9 / 0323956939
ISBN-13	978-0-323-95693-2 / 9780323956932

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