کتاب یادگیری ماشین در پزشکی

کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته نوشته نرگس ایجی، به بررسی پیوند میان الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مسائل پزشکی می‌پردازد و از توضیح مفاهیم پایه تا نمونه‌های مشخص تشخیص بیماری پیش می‌رود. نویسنده در کنار معرفی شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان، کاربرد آن‌ها را در تحلیل تصاویر پزشکی و سیگنال‌های قلبی هم نشان می‌دهد. این کتاب از سوی انتشارات آوای دانایی منتشر شده است. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب یادگیری ماشین در پزشکی

کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته نوشته نرگس ایجی، تلاشی است برای توضیح این‌که روش‌های هوش مصنوعی چگونه وارد فرایند تشخیص، تحلیل داده و تصمیم‌سازی پزشکی می‌شوند. متن از همان ابتدا روی یک مسئله‌ی روشن دست می‌گذارد: حجم بالای داده‌های پزشکی، پیچیدگی تشخیص بیماری‌ها و نیاز به دقت بیشتر. به همین دلیل، نویسنده فقط به تعریف مفاهیم بسنده نکرده و مسیر را از مبانی یادگیری ماشین تا کاربردهای مشخص در پزشکی دنبال کرده است. فضای اثر بیشتر آموزشی و مسئله‌محور است و در آن، مفاهیمی مثل یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، استخراج ویژگی، بهینه‌سازی، تابع زیان و آموزش شبکه‌های عصبی در کنار کاربردهای پزشکی قرار می‌گیرند.
کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته در چند بخش اصلی پیش می‌رود. بخش نخست به مفاهیم پایه اختصاص دارد و الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، شبکه‌های عصبی کانولوشنی، رگرسیون لجستیک، تجزیه‌ی مؤلفه‌های اصلی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان را معرفی می‌کند. در ادامه، تمرکز متن به‌سمت تشخیص پزشکی می‌رود و نقش بینایی کامپیوتری، طبقه‌بندی تصویر، تشخیص ناهنجاری، تشخیص شیء و قطعه‌بندی تصویر در تحلیل داده‌های پزشکی بررسی می‌شود. نویسنده در این بخش، تفاوت روش‌های سنتی استخراج ویژگی با مدل‌های عمیق‌تر را هم توضیح داده است.
کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته فقط در سطح معرفی نظری متوقف نمی‌ماند و با آوردن نمونه‌های عملی، مسیر استفاده از مدل‌ها را در داده‌های واقعی‌تر نشان می‌دهد. یکی از محورهای مهم اثر، تشخیص اختلالات ریتم قلبی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی است؛ جایی که مراحل پیش‌پردازش داده، نرمال‌سازی، آماده‌سازی مجموعه‌های آموزشی و ارزیابی مدل مطرح می‌شود. همین ترکیبِ توضیح مفهومی و نمونه‌ی اجرایی باعث شده متن برای کسانی که می‌خواهند رابطه‌ی میان مدل‌های محاسباتی و مسائل پزشکی را دقیق‌تر دنبال کنند، تصویری روشن‌تر از موضوع بسازد.

خلاصه کتاب یادگیری ماشین در پزشکی

کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته از معرفی پایه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آغاز می‌شود و سپس به الگوریتم‌های مهمی می‌رسد که در تحلیل داده‌های پزشکی به کار می‌آیند. نویسنده ابتدا تفاوت یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی را توضیح می‌دهد و بعد سراغ مدل‌هایی مثل شبکه‌های عصبی، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم و جنگل تصادفی می‌رود. در ادامه، تمرکز کتاب روی کاربرد این مدل‌ها در پزشکی قرار می‌گیرد؛ از تحلیل تصاویر و قطعه‌بندی نواحی مشکوک تا بررسی سیگنال‌های قلبی. بخش پایانی نیز نمونه‌ای از فرایند تشخیص اختلالات ریتم قلبی را از مرحله‌ی آماده‌سازی داده تا ارزیابی مدل دنبال می‌کند.

چرا باید کتاب یادگیری ماشین در پزشکی را بخوانیم؟

دلایل خواندن کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته را می‌توان این‌طور خلاصه کرد:

• این کتاب پیوند میان مفاهیم پایه‌ی یادگیری ماشین و مسائل واقعی پزشکی را به‌صورت مستقیم نشان می‌دهد.
• خواننده با الگوریتم‌های پرکاربردی مثل شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان در یک بستر پزشکی آشنا می‌شود.
• بخش‌های مربوط به بینایی کامپیوتری و تحلیل تصویر پزشکی، کاربرد مدل‌ها را فراتر از تعریف‌های نظری پیش می‌برد.
• نمونه‌ی تشخیص اختلالات ریتم قلبی، مسیر آماده‌سازی داده، آموزش و ارزیابی مدل را به‌شکل ملموس‌تر مطرح می‌کند.
• کتاب به سؤالاتی پاسخ می‌دهد که در مرز میان علوم داده، مهندسی پزشکی و تشخیص بیماری شکل می‌گیرند.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

خواندن کتاب یادگیری ماشین در پزشکی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته به این گروه‌ها پیشنهاد می‌شود:

• دانشجویان مهندسی کامپیوتر، علوم داده و مهندسی پزشکی که می‌خواهند کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین را در پزشکی دنبال کنند.
• پژوهشگرانی که درمورد تحلیل تصاویر پزشکی، سیگنال‌های زیستی و تشخیص بیماری کار می‌کنند.
• مخاطبانی که می‌خواهند با الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین و جایگاه آن‌ها در مسائل پزشکی آشنا شوند.
• کسانی که به بررسی نمونه‌های مرتبط با تشخیص بیماری‌های قلبی و تحلیل داده‌های بالینی علاقه دارند.
• متخصصان حوزه‌ی سلامت که می‌خواهند درک دقیق‌تری از نقش سامانه‌های هوشمند در تصمیم‌سازی پزشکی به دست آورند.