Laura Velezmoro – författare

Hier werden die f�r die Medizin relevanten KI-Algorithmen nachvollziehbar erkl�rt: Grundlagen und typische Anwendungsbereiche, die Mathematik dahinter, Daten und Datentypen, Programmierung in Python inkl. Code-Beispielen sowie Erkennen und Vermeiden von Fehlern. Einsetzbar sowohl f�r Forschungsarbeiten als auch f�r die Anwendung und Entwicklung KI-basierter Tools im medizinischen Alltag.Teil I - Einf�hrungWas sind k�nstliche Intelligenz, maschinelles Lernen bzw. Deep Learning? Wo und wie kommen sie in der Medizin zum Einsatz? Welche M�glichkeiten und Grenzen bieten die Algorithmen? Welche Risiken, ethischen und rechtlichen Aspekte sind zu bedenken?Teil II - Die wichtigsten Algorithmen F�r welche Analysen eignen sie sich, welche Vor- und Nachteile haben sie? Welche mathematischen Formeln liegen den KI-Modellen zugrunde? Wie werden diese programmiert und trainiert? Wie erkennt und vermeidet man Fehler?

Lineare RegressionenLogistische RegressionenSupport Vector Machines (SVMs)Decision Trees und Random ForestsClusteringNeuronale Netze (FCNNs)Convolutional Neural Networks (CNNs)Graph Neural Networks (GNNs)Generative k�nstliche Intelligenz

Daneben werden die n�tigen Grundlagen zu Daten, Datentypen und zur Programmierung in Python erl�utert, die Code-Beispiele sind als Download verf�gbar.Dieses Werk eignet sich f�r alle, die medizinische Daten z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit eigenst�ndig auswerten wollen oder die ein vertieftes Verst�ndnis der Anwendung von KI-Algorithmen in der Medizin anstreben, um bestehende Tools gezielt einsetzen oder neue entwickeln zu k�nnen: Studierende der Medizin, Bioinformatik, Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Betriebswirtschaftslehre und verwandter F�cher, sowie auch Forschende, �rztinnen und �rzte oder Unternehmerinnen und Unternehmer.