IoT-Based Data Analytics for the Healthcare Industry : Techniques and Applications
IoT Based Data Analytics for the Healthcare Industry: Techniques and Applications explores recent advances in the analysis of healthcare industry data through IoT data analytics. The book covers the analysis of ubiquitous data generated by the healthcare industry, from a wide range of sources, inclu...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Singh, Sanjay Kumar [herausgeberIn] Singh, Ravi Shankar [herausgeberIn] Pandey, Anil Kumar [herausgeberIn] Udmale, Sandeep S, [herausgeberIn] Chaudhary, Ankit [herausgeberIn] |
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| Format: |
E-Book |
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| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
London San Diego, CA: Academic Press ; 2021 |
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| Schlagwörter: |
Medical statistics, Data processing |
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| Umfang: |
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| Reihe: |
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The book provides AI solutions and support for healthcare industry end-users who need to analyze and manipulate this vast amount of data. These solutions feature deep learning and a wide range of intelligent methods, including simulated annealing, tabu search, genetic algorithm, ant colony optimization, and particle swarm optimization. The book also explores challenges, opportunities, and future research directions, and discusses the data collection and pre-processing stages, challenges and issues in data collection, data handling, and data collection set-up. Healthcare industry data or streaming data generated by ubiquitous sensors cocooned into the IoT requires advanced analytics to transform data into information. With advances in computing power, communications, and techniques for data acquisition, the need for advanced data analytics is in high demand Medical statistics Data processing Internet of things Internet of things Medical statistics ; Data processing Internet des objets (CaQQLa)000269177 Singh, Sanjay Kumar herausgeberin edt Singh, Ravi Shankar herausgeberin edt Pandey, Anil Kumar herausgeberin edt Udmale, Sandeep S, herausgeberin edt Chaudhary, Ankit herausgeberin edt 0128214767 9780128214725 paperback 0128214724 paperback 9780128214725 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9780128214725 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780128214725 X:ELSEVIER Verlag lizenzpflichtig GBV-33-Freedom 2021 GBV-33-EBS-MRI GBV-33-EBS-ZHB GBV-33-Freedom 2022 ZDB-33-EBS ZDB-33-EGE 2021 ZDB-33-ESD BSZ-33-EBS-HSAA GBV-33-Freedom 2023 BSZ-33-ESD-L1FH GBV-33-EBS-HST BSZ-33-EBS-C1UB GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 BO 045F 610.21 045F 610.727 60 01 0705 4236040921 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Vervielfältigungen (z.B. 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IoT-Based Data Analytics for the Healthcare Industry Techniques and Applications |
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IoT Based Data Analytics for the Healthcare Industry: Techniques and Applications explores recent advances in the analysis of healthcare industry data through IoT data analytics. The book covers the analysis of ubiquitous data generated by the healthcare industry, from a wide range of sources, including patients, doctors, hospitals, and health insurance companies. The book provides AI solutions and support for healthcare industry end-users who need to analyze and manipulate this vast amount of data. These solutions feature deep learning and a wide range of intelligent methods, including simulated annealing, tabu search, genetic algorithm, ant colony optimization, and particle swarm optimization. The book also explores challenges, opportunities, and future research directions, and discusses the data collection and pre-processing stages, challenges and issues in data collection, data handling, and data collection set-up. Healthcare industry data or streaming data generated by ubiquitous sensors cocooned into the IoT requires advanced analytics to transform data into information. With advances in computing power, communications, and techniques for data acquisition, the need for advanced data analytics is in high demand |
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IoT Based Data Analytics for the Healthcare Industry: Techniques and Applications explores recent advances in the analysis of healthcare industry data through IoT data analytics. The book covers the analysis of ubiquitous data generated by the healthcare industry, from a wide range of sources, including patients, doctors, hospitals, and health insurance companies. The book provides AI solutions and support for healthcare industry end-users who need to analyze and manipulate this vast amount of data. These solutions feature deep learning and a wide range of intelligent methods, including simulated annealing, tabu search, genetic algorithm, ant colony optimization, and particle swarm optimization. The book also explores challenges, opportunities, and future research directions, and discusses the data collection and pre-processing stages, challenges and issues in data collection, data handling, and data collection set-up. Healthcare industry data or streaming data generated by ubiquitous sensors cocooned into the IoT requires advanced analytics to transform data into information. With advances in computing power, communications, and techniques for data acquisition, the need for advanced data analytics is in high demand |
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IoT Based Data Analytics for the Healthcare Industry: Techniques and Applications explores recent advances in the analysis of healthcare industry data through IoT data analytics. The book covers the analysis of ubiquitous data generated by the healthcare industry, from a wide range of sources, including patients, doctors, hospitals, and health insurance companies. The book provides AI solutions and support for healthcare industry end-users who need to analyze and manipulate this vast amount of data. These solutions feature deep learning and a wide range of intelligent methods, including simulated annealing, tabu search, genetic algorithm, ant colony optimization, and particle swarm optimization. The book also explores challenges, opportunities, and future research directions, and discusses the data collection and pre-processing stages, challenges and issues in data collection, data handling, and data collection set-up. Healthcare industry data or streaming data generated by ubiquitous sensors cocooned into the IoT requires advanced analytics to transform data into information. With advances in computing power, communications, and techniques for data acquisition, the need for advanced data analytics is in high demand |
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