Mallik saurav (124 Ergebnisse)
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Using Blockchain Technology in Healthcare Settings: Empowering Patients with Trustworthy Data (Analytics and AI for Healthcare)
Soufiene, Ben Othman (Editor)/ Mallik, Saurav (Editor)/ Alabdulatif, Abdulatif (Editor)
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Zustand: New. Dr. Saurav Mallik is currently working as Research Scientist in the Department of Pharmacology and Toxicology, The University of Arizona, USA. Previously, he worked as Postdoctoral Fellow in Harvard University, MA, USA. Previously, he worked as Postdocto.
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Zustand: New. Dr Saurav Mallik is a Research Scientist in the Department of Pharmacology and Toxicology, The University of Arizona, USA. Prior to this, he was a Postdoctoral Fellow in the Department of Environmental Health, Harvard T H Chan School of Public Hea.
Landscape of Next Generation Sequencing Using Pattern Recognition: Performance Analysis and Applications (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research)
Mallik, Saurav; Gaur, Loveleen; Seth, Soumita; Bhadra, Tapas; Wang, Mingqiang
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This book focuses on game theory approaches utilized on various domains viz., IoT, blockchain and their applications to biomedical and healthcare services. The book bridges the gap between radiologists and Artificial Intelligence (AI)-driven automated systems by investigating various techniqu…es such as game theoretic approach, blockchain technology basically utilized for security, and IoT applied on metaverse.Healthcare Services in the Metaverse: Game Theory, AI, IoT, and Blockchain, identifies the potential areas where game theory and block chain techniques can be harnessed in the metaverse. The book discusses the integration of virtual reality (VR) with augmented reality to identify the new emerging techniques in healthcare to metaverse, where doctors and/or patients can see any kind of operation in the VR metaverse. The authors use game theoretical and blockchain approaches to understand healthcare issues, with the aim of utilizing different technologies of metaverse platform for health informatics.This book is written to help healthcare practitioners and individuals across academia and research, as well as for those who work in biomedical, Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), metaverse, VR, blockchain, and related technologies.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Biomedical engineering is a rapidly growing interdisciplinary area that is providing solutions to biological and medical problems and improving the healthcare system. It is connected to various applications like protein structure prediction, computer-aided drug design, and computerized medica…l diagnosis based on image and signal data, which accomplish low-cost, accurate, and reliable solutions for improving healthcare services. With the recent advancements, machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques are widely used in biomedical engineering to develop intelligent decision-making healthcare systems in real-time. However, accuracy and reliability in model performance can be a concern in tackling data generated from medical images and signals, making it challenging for researchers and practitioners. Therefore, optimized models can produce quality healthcare services to handle the complexities involved in biomedical research. Various optimization techniques have been employed to optimize parameters, hyper-parameters, and architectural information of ML/DL models explicitly applied to biological, medical, and signal data. The swarm intelligence approach has the potential to solve complex non-linear optimization problems. It mimics the collective behavior of social swarms such as ant colonies, honey bees, and bird flocks. The cooperative nature of swarms can search global settings of ML/DL models, which efficiently provide the solution to biomedical engineering applications. Finally, the book aims to provide the utility of swarm optimization and similar optimization techniques to design ML/DL models to improve the solutions related to biomedical engineering.
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Landscape of Next Generation Sequencing Using Pattern Recognition: Performance Analysis and Applications (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Our proposed book emerges in response to the critical need for an interdisciplinary resource that encapsulates the burgeoning role of artificial intelligence (AI) in reshaping drug discovery and telemedicine. As these sectors witness transformative changes driven by AI technologies, there's a… pressing demand for a comprehensive guide that navigates through these advancements, offering insights, methodologies, and practical applications to professionals at the forefront of healthcare and pharmaceutical research. At its core, the book delves into the intricate ways in which AI and machine learning algorithms are being harnessed to streamline the drug development process, from initial discovery through to clinical trials, and how these technologies are concurrently revolutionizing the delivery of healthcare services via telemedicine. Specific focus areas include the application of deep learning in identifying novel drug candidates, AI-driven predictive models for pharmacokinetics and pharmacodynamics, automation in laboratory research, and the integration of AI in diagnostic processes, personalized medicine, and patient monitoring systems. Each chapter not only explores current state-of-the-art methodologies and case studies but also critically examines challenges, such as data privacy, ethical considerations, and the need for robust, interpretable models that can be trusted by healthcare professionals and patients alike. Furthermore, the book places a strong emphasis on the synergistic potential of combining AI with telemedicine, illustrating how these technologies can expand access to healthcare, improve the accuracy of remote diagnoses, and enable continuous, data-driven patient care. By providing a panoramic view of current trends, technological innovations, and future directions, the book aims to serve as a pivotal reference for scientists, researchers, clinicians, and policymakers involved in drug discovery and healthcare delivery. In conclusion, this book stands as an essential compendium for specialists seeking to navigate the complexities and harness the opportunities presented by AI in the pharmaceutical and healthcare industries. It offers a critical, in-depth exploration of the transformative impact of AI technologies, underscoring their relevance and potential to dramatically enhance drug discovery and telemedicine practices. This publication not only equips its target audience with the knowledge to lead innovation in their fields but also engages with the broader ethical, social, and practical implications of AI, making it an invaluable resource for advancing towards more effective, efficient, and accessible healthcare solutions. The book is significant for several reasons: Interdisciplinary Appeal: It serves as a critical resource for professionals and researchers across the fields of computer science, pharmaceutical sciences, and healthcare, facilitating a deeper understanding of AI's potential and fostering interdisciplinary collaborations. Innovation in Drug Discovery: By highlighting novel AI methodologies in drug discovery, the book offers insights into how these technologies can shorten the development timelines, reduce costs, and increase the success rates of new therapies, which is crucial for addressing unmet medical needs. Revolutionizing Telemedicine: The detailed discussion on AI's role in telemedicine illustrates how these advancements can enhance access to healthcare, improve the quality of care, and make healthcare systems more efficient, especially in remote and underserved areas. Ethical and Regulatory Considerations: It likely addresses the ethical, privacy, and regulatory challenges associated with implementing AI in healthcare, offering guidelines for navigating these complexities while maximizing patient benefits. Future Directions: By e.
