Artificial Intelligence and Cybersecurity in Healthcare
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Artificial Intelligence and Cybersecurity in Healthcare provides a crucial exploration of AI and cybersecurity within healthcare Cyber Physical Systems (CPS), offering insights into the complex technological landscape shaping modern patient care and data protection.
As technology advances, healthcare has transformed, particularly through the implementation of CPS that integrate the digital and physical worlds, enhancing system efficiency and effectiveness. This increased reliance on technology raises significant security concerns. The book addresses the integration of AI and cybersecurity in healthcare CPS, detailing technological advancements, applications, and the challenges they present.
AI applications in healthcare CPS include remote patient monitoring, AI chatbots for patient assistance, and biometric authentication for data security. AI not only improves patient care and clinical decision-making by analyzing extensive data and optimizing treatment plans, but also enhances CPS security by detecting and responding to cyber threats. Nonetheless, AI systems are susceptible to attacks, emphasizing the need for robust cybersecurity.
Significant issues include the privacy and security of sensitive healthcare data, potential identity theft, and medical fraud from data breaches, alongside ethical concerns such as algorithmic bias. As the healthcare industry becomes increasingly digital and data-driven, integrating AI and cybersecurity measures into CPS is essential. This requires collaboration among healthcare providers, tech vendors, regulatory bodies, and cybersecurity experts to develop best practices and standards.
This book aims to provide a comprehensive understanding of AI, cybersecurity, and healthcare CPS. It explores technologies like augmented reality, blockchain, and the Internet of Things, addressing associated challenges like cybersecurity threats and ethical dilemmas.
Rashmi Agrawal, PhD, is a professor and the Head of the Department of Computer Applications, Manav Rachna International Institute of Research and Studies, Faridabad, India with 20 years of experience in teaching and research. She is a lifetime member of the Computer Society of India, a senior member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers, and a chapter chair and professional member of the Association for Computing Machinery. Alongside her affiliations, she is a series editor, has authored and co-authored over 80 research papers in peer-reviewed national and international journals and conferences, and has four patents to her credit as well as a copyright. Additionally, she has contributed as a keynote speaker at IEEE international conferences, an expert lecturer at professional development events, and a session chair for various international conferences.
Pramod Singh Rathore, PhD, is an assistant professor in the computer science and engineering department at the Aryabhatta Engineering College and Research Centre, Ajmer, Rajasthan, India and is also visiting faculty at the Government University, MDS Ajmer. He has over eight years of teaching experience and more than 45 publications in peer-reviewed journals, books, and conferences. He has also co-authored and edited numerous books with a variety of global publishers, such as the imprint, Wiley-Scrivener.
Ganesh Gopal Devarajan, PhD, is a professor in the Department of Computer Science and Engineering, SRM Institute of Science and Technology, India with more than 17 years of research and teaching experience in computer science and engineering. He has edited many special issues in reputed journals and is a member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers, Association for Computing Machinery, and Computer Society of India. His research interests include Internet of Things (IoT), wireless communication, vehicular communication, and big data.
Rajiva Ranjan Divivedi is an assistant professor in the Computer Science and Engineering Department at SRM Institute of Science and Technology, Delhi, India with over six years of teaching and research experience. He holds a Master’s Degree in Computer Science and Engineering and has qualified under both the National Testing Agency’s National Eligibility Test and the Graduate Aptitude Test in Engineering. His research interests include machine learning, data analytics, and Internet of Things.
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Conor Kenny
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