Das Buch stellt Grundlagen und Anwendungskonzepte der rechnergestützten Wissensrepräsentation und -verarbeitung in der Medizin dar. Es bezieht formale und algorithmische Ansätze der künstlichen Intelligenz auf medizinspezifische Anforderungen. Schwerpunkte sind dabei die Entscheidungsunterstützung bei unsicherem Wissen und methodische Ansätze zum Aufbau und zur Evaluation wissensbasierter Systeme in der Medizin (Medizinisches Knowledge Engineering). Das Buch zieht Querverbindungen zur Wissensgenerierung aus Datenbanken (Data Mining) sowie Ansätzen des Wissensmanagements.
Tabela de Conteúdo
Grundlagen: Einleitung und Übersicht – Medizinische Wissensverarbeitung – Ansätze und Anwendungsszenarien – Methodische Grundlagen – Formale Grundlagen: Symbolische Wissensrepräsentation und Inferenz – Formale Grundlagen: Neuronale Netze
Medizinische Wissensrepräsentation und Inferenz: – Datenbanken und Wissensrepräsentation – Data Mining – Repräsentationsformate und Inferenzmethoden für Medizinisches Wissen
Verarbeitung unsicheren Wissens: Unsicheres Wissen und seine Operationalisierung – Entscheidungsanalyse im klinischen Kontext – Bayes Netze
Medizinisches Knowledge Engineering: Grundansätze der medizinischen Wissenakquisition – Knowledge Engineering vs. Wissensmanagement – Evaluation wissenbasierter Systeme in der Medizin
Sobre o autor
Dr. Cord Spreckelsen, RWTH Aachen
Prof. Dr. Dr. Klaus Spitzer, RWTH Aachen
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