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Artificial Intelligence for Enhanced Diagnosis in Oncology (Rashid, Gowhar (Hrsg.) / Siddiqui, Zainab (Hrsg.) / Kotnis, Ashwin (Hrsg.) / Hafez, Wael (Hrsg.))
Artificial Intelligence for Enhanced Diagnosis in Oncology
Autor Rashid, Gowhar (Hrsg.) / Siddiqui, Zainab (Hrsg.) / Kotnis, Ashwin (Hrsg.) / Hafez, Wael (Hrsg.)
Verlag Elsevier Science & Techn.
Sprache Englisch
Mediaform Adobe Digital Editions
Erscheinungsjahr 2026
Seiten 220 S.
Artikelnummer 52005808
ISBN 978-0-443-45005-1
Plattform EPUB
Kopierschutz Wasserzeichen
Ausstattung/Verpackung 20260502; https://www.elsevier.com/about/accessibility; https://bornaccessible.benetech.org/certified-publishers/; accessibility@elsevier.com
CHF 138.15
Zusammenfassung

Artificial Intelligence for Enhanced Diagnosis in Oncology explores the transformative role of AI in cancer care, examining its applications across various domains. The book introduces key AI technologies, such as machine learning and natural language processing and discusses the challenges and opportunities they present in oncology. Each chapter focuses on specific areas where AI has significant impact, including early cancer screening, diagnosis, pathology, surgical oncology, and imaging. Readers will learn how AI improves precision in treatment, optimizes clinical trial designs, and accelerates drug discovery while addressing critical issues like predicting adverse drug reactions and assessing cancer risks.Emphasizing personalized oncology, the book also highlights innovative approaches to patient education and engagement. Concluding with insights on emerging trends and ethical considerations, this resource is essential for researchers, clinicians, and healthcare professionals committed to advancing cancer care through AI technologies. - Provides a thorough analysis of how Artificial Intelligence is utilized across various domains of oncology, including early cancer screening, diagnosis, pathology, surgical oncology, and imaging - Emphasizes the importance of personalized treatment approaches, showcasing innovative strategies that integrate AI with genomic, proteomic, and phenotypic data to tailor cancer care to individual patients - Offers forward-looking perspectives on the future of AI in oncology, addressing emerging trends and ethical issues that are crucial for researchers and clinicians navigating the evolving landscape of cancer care