从医学科学和心理学的人工智能开始。这本书将帮助医疗健康专业人员和技术人员使用机器学习方法、计算机视觉和自然语言处理(NLP)技术解决问题。

这本书涵盖了使用神经网络对疾病患者进行分类的方法。您将知道如何应用计算机视觉技术和卷积神经网络(CNN)，以分割疾病，如癌症(例如，皮肤癌，乳腺癌和脑癌)和肺炎。本文提出了隐马尔可夫决策过程，以帮助你识别时变数据的隐状态。此外，它还展示了NLP技术如何用于医疗记录分类。

这本书适合在不同的医学专业(神经学、病毒学、放射学、肿瘤学等)中有经验的从业人员，他们想要学习Python编程来帮助他们高效地工作。它也适用于数据科学家、机器学习工程师、医学院学生和研究人员。

你会学到什么

应用人工神经网络建模医疗数据 了解马尔可夫决策和医疗数据模拟的标准方法 了解调查临床试验数据的生存分析方法 了解病案分类 使用心理模型来测量个性差异