Natural Language Processing in Healthcare Informatics : Challenges and Future Directions
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Natural Language Processing in Healthcare Informatics: Challenges and Future Directions is an exploration into the transformative role of NLP and AI technologies in modern healthcare systems. The book delves into foundational concepts, advanced deep learning techniques, and cutting-edge applications of NLP in clinical decision support, electronic health record analysis, medical literature mining, patient-provider communication, and personalised medicine. Structured across ten detailed chapters, the volume covers both theoretical foundations and practical implementations. Early chapters introduce AI and NLP in healthcare, highlighting applications in telehealth, wearable technologies, robotic surgery, and FDA-approved AI devices. Subsequent chapters examine challenges unique to healthcare NLP, including data quality and standardisation, linguistic variability, computational limitations, and ethical considerations such as bias, transparency, and patient privacy. The book also provides in-depth insights into deep learning approaches for medical text analysis, preprocessing and annotation strategies, the evaluation of large language models for RNA interactions, and the application of Bi-LSTM architectures for advanced healthcare NLP tasks. Innovative chapters explore the role of knowledge graphs in rare disease prediction, AI and ML for focused ultrasound treatments, mathematical modelling using fuzzy numbers for healthcare NLP trends, and AI/ML integration in drug discovery and personalised medicine. Key Features: -Detailed discussions and case studies on the applications of AI and NLP in healthcare, including telehealth, EHR analysis, and medical imaging.-In-depth coverage of challenges in healthcare NLP encompassing data quality, linguistic variability, computational requirements, and ethical considerations.-Explores deep learning techniques: RNNs, CNNs, Transformers, Bi-LSTM, and their application to medical text.-Gives practical guidance on data preprocessing, annotation, and evaluation for healthcare NLP tasks.-Provides insight into emerging trends by integrating theoretical concepts with real-world implementations, coding examples, and model workflows in Python and MATLAB.…
N° de ref. del artículo 9798898814946
- Título
- Natural Language Processing in Healthcare Informatics : Challenges and Future Directions
- Autor
- A. Shankar
- Editorial
- Independently Published Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798898814946
- Peso del artículo
- 820 gramos
- Dimensiones
- 254x178x22 mm
Structured across ten detailed chapters, the volume covers both theoretical foundations and practical implementations. Early chapters introduce AI and NLP in healthcare, highlighting applications in telehealth, wearable technologies, robotic surgery, and FDA-approved AI devices. Subsequent chapters examine challenges unique to healthcare NLP, including data quality and standardisation, linguistic variability, computational limitations, and ethical considerations such as bias, transparency, and patient privacy.
The book also provides in-depth insights into deep learning approaches for medical text analysis, preprocessing and annotation strategies, the evaluation of large language models for RNA interactions, and the application of Bi-LSTM architectures for advanced healthcare NLP tasks. Innovative chapters explore the role of knowledge graphs in rare disease prediction, AI and ML for focused ultrasound treatments, mathematical modelling using fuzzy numbers for healthcare NLP trends, and AI/ML integration in drug discovery and personalised medicine.
Key Features:
-Detailed discussions and case studies on the applications of AI and NLP in healthcare, including telehealth, EHR analysis, and medical imaging.
-In-depth coverage of challenges in healthcare NLP encompassing data quality, linguistic variability, computational requirements, and ethical considerations.
-Explores deep learning techniques: RNNs, CNNs, Transformers, Bi-LSTM, and their application to medical text.
-Gives practical guidance on data preprocessing, annotation, and evaluation for healthcare NLP tasks.
-Provides insight into emerging trends by integrating theoretical concepts with real-world implementations, coding examples, and model workflows in Python and MATLAB.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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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.
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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.
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