Federated Learning in Health Care Technology
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nov 2025, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers an in-depth exploration of federated learning (FL), a groundbreaking approach that facilitates collaborative data analysis while ensuring patient privacy and data security. As healthcare systems worldwide generate vast amounts of data, the challenge lies in harnessing this information without compromising confidentiality. Federated learning addresses this by allowing multiple institutions to collaborate on machine learning models without sharing sensitive data. In this context, the authors delve into the foundational principles of FL, illustrating how it enables the aggregation of decentralized data to improve diagnostic accuracy, develop personalized treatment plans, and enhance overall healthcare outcomes. The authors present real-world applications across various medical fields, from predictive analytics in chronic disease management to precision medicine and beyond. Additionally, the authors discuss the ethical and regulatory landscapes, providing insights into the challenges and solutions associated with implementing FL in healthcare. This book is designed for a diverse audience, including researchers, healthcare practitioners, data scientists, and policymakers. It aims to bridge the gap between cutting-edge technology and practical medical applications, offering a comprehensive guide to leveraging FL for healthcare innovation. 244 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9789819683529
- Título
- Federated Learning in Health Care Technology
- Autor
- Muhammad Firoz Mridha
- Editorial
- Springer, Springer Nov 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819683521
- ISBN 13
- 9789819683529
- Peso del artículo
- 533 gramos
- Dimensiones
- 241x160x19 mm
This book offers an in-depth exploration of federated learning (FL), a groundbreaking approach that facilitates collaborative data analysis while ensuring patient privacy and data security. As healthcare systems worldwide generate vast amounts of data, the challenge lies in harnessing this information without compromising confidentiality. Federated learning addresses this by allowing multiple institutions to collaborate on machine learning models without sharing sensitive data. In this context, the authors delve into the foundational principles of FL, illustrating how it enables the aggregation of decentralized data to improve diagnostic accuracy, develop personalized treatment plans, and enhance overall healthcare outcomes. The authors present real-world applications across various medical fields, from predictive analytics in chronic disease management to precision medicine and beyond. Additionally, the authors discuss the ethical and regulatory landscapes, providing insights into the challenges and solutions associated with implementing FL in healthcare. This book is designed for a diverse audience, including researchers, healthcare practitioners, data scientists, and policymakers. It aims to bridge the gap between cutting-edge technology and practical medical applications, offering a comprehensive guide to leveraging FL for healthcare innovation.
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Acerca del autor
M. F. Mridha is currently working as an associate professor in the Department of Computer Science, American International University-Bangladesh (AIUB). He is the founder and director of Advanced Machine Intelligence Research Lab (AMIR Lab). He also worked as an associate professor and chairman in the Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Business and Technology (BUBT) from 2019 to 2022 and as a CSE department faculty member at the University of Asia Pacific and as a graduate head from 2012 to 2019. He received his Ph.D. in NLP in the domain of AI from Jahangirnagar University in the year 2017. He has authored/edited several books with Springer and published more than 200 papers. His research work contributed to the reputed Journal of Scientific Reports Nature, Knowledge-Based Systems, Artificial Intelligence Review, Engineering Applications of Artificial Intelligence, IEEE Access, Sensors, Cancers, Biology and Applied Sciences, etc.
Nilanjan Dey is an associate professor in the Department of Computer Science and Engineering, Techno International New Town, Kolkata, India. He is a visiting fellow of the University of Reading, UK. He was an honorary Visiting Scientist at Global Biomedical Technologies Inc., CA, USA (2012–2015). He was awarded his PhD. from Jadavpur University in 2015. He has authored/edited more than 70 books with Elsevier, Wiley, CRC Press and Springer and published more than 300 papers. He is the editor-in-chief of International Journal of Ambient Computing and Intelligence, IGI Global, associated editor of IEEE Access and International Journal of Information Technology, Springer. He is the series co-editor of Springer Tracts in Nature-Inspired Computing, Springer, series co-editor of Advances in Ubiquitous Sensing Applications for Healthcare, Elsevier, series editor of Computational Intelligence in Engineering Problem Solving and Intelligent Signal processing and data analysis, CRC.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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