Artificial Intelligence and Machine Learning for Women's Health Issues
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Women's Health Issues

Meenu Gupta,D. Jude Hemanth

  1. 300 Seiten
  2. English
  3. ePUB (handyfreundlich)
  4. Nur im Web verfügbar
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Women's Health Issues

Meenu Gupta,D. Jude Hemanth

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Inhaltsverzeichnis
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Über dieses Buch

Artificial Intelligence and Machine Learning for Women's Health Issues: Challenges, Impact, and Solutions discusses the applications, challenges, and solutions that machine learning can bring to women's health challenges. This book illustrates advanced, innovative techniques, frameworks, concepts, and methodologies of machine learning, which enhance the future healthcare system. This book's primary focus is on women's health issues and machine learning's role in providing solutions to these challenges, providing novel ideas for feasible implementation. It also provides an early-stage analysis for early diagnosis of women's health issues.

  • Provides fundamental concepts and analysis of machine learning algorithms used to aid in the diagnosis of women's health issues
  • Guides researchers to specific ideas, tools, and practices most applicable to product/service development, innovation problems, and opportunities
  • Provides hands-on chapters that describe frameworks, applications, best practices, and case studies of future directions of applied machine learning in women's healthcare

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Inhaltsverzeichnis

  1. Cover image
  2. Title page
  3. Table of Contents
  4. Copyright
  5. Contributors
  6. Chapter 1 Role of artificial intelligence in gynecology and obstetrics
  7. Chapter 2 Prediction of female pregnancy complication using artificial intelligence
  8. Chapter 3 Early stage prediction of endometriosis cancer using fuzzy machine learning technique
  9. Chapter 4 Artificial intelligence approaches for ultrasound examination in pregnancy
  10. Chapter 5 Early assessment of pregnancy using machine learning
  11. Chapter 6 Ensemble learning-based analysis of perinatal disorders in women
  12. Chapter 7 Machine learning approaches to predict gestational diabetes in early pregnancy
  13. Chapter 8 Contribution of artificial intelligence to improving women’s health in pregnancy
  14. Chapter 9 Artificial intelligence-based prediction of health risks among women during menopause
  15. Chapter 10 Mammography screening of women in their forties: Benefits and risks
  16. Chapter 11 Machine learning approach for early prediction of postpartum depression
  17. Chapter 12 Improving women’s mental health through AI-powered interventions and diagnoses
  18. Chapter 13 Artificial intelligence and machine learning for early-stage breast cancer diagnosis in women using vision transformers
  19. Chapter 14 Recent and future applications of artificial intelligence in obstetric ultrasound examination
  20. Chapter 15 Deadly cancer of cervix tackled with early diagnosis using machine learning
  21. Chapter 16 AI, women’s health care, and trust: Problems and prospects
  22. Chapter 17 Role of artificial intelligence and machine learning in women’s health
  23. Index
Zitierstile für Artificial Intelligence and Machine Learning for Women's Health Issues

APA 6 Citation

Gupta, M., & Hemanth, J. (2024). Artificial Intelligence and Machine Learning for Women’s Health Issues ([edition unavailable]). Academic Press. Retrieved from https://www.perlego.com/book/4459978 (Original work published 2024)

Chicago Citation

Gupta, Meenu, and Jude Hemanth. (2024) 2024. Artificial Intelligence and Machine Learning for Women’s Health Issues. [Edition unavailable]. Academic Press. https://www.perlego.com/book/4459978.

Harvard Citation

Gupta, M. and Hemanth, J. (2024) Artificial Intelligence and Machine Learning for Women’s Health Issues. [edition unavailable]. Academic Press. Available at: https://www.perlego.com/book/4459978 (Accessed: 25 June 2024).

MLA 7 Citation

Gupta, Meenu, and Jude Hemanth. Artificial Intelligence and Machine Learning for Women’s Health Issues. [edition unavailable]. Academic Press, 2024. Web. 25 June 2024.