{"product_id":"statistics-and-machine-learning-methods-for-ehr-data-from-data-extraction-to-data-analytics-9780367638399","title":"Métodos de estadística y aprendizaje automático para datos de EHR: de la extracción de datos al análisis de datos","description":"\u003cp\u003eEl uso de datos de Historias Clínicas Electrónicas (HCE)\/Registros Médicos Electrónicos (RME) es cada vez más frecuente en la investigación. Sin embargo, el análisis de este tipo de datos presenta muchas complicaciones únicas debido a la forma en que se recopilan, procesan y a los tipos de preguntas que se pueden responder. Este libro cubre muchos temas importantes relacionados con el uso de datos HCE\/RME para la investigación, incluyendo la extracción de datos, limpieza, procesamiento, análisis, inferencia y predicciones basadas en muchos años de experiencia práctica de los autores. El libro evalúa y compara cuidadosamente los modelos y enfoques estadísticos estándar con los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y presenta los resultados de comparación imparciales para estos métodos en la predicción de resultados clínicos basados en datos de HCE.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCaracterísticas clave:\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003eEscrito basado en la experiencia práctica de los colaboradores de proyectos de investigación multidisciplinarios de HCE, que incluyen métodos y enfoques de estadística, informática, ciencia de datos y dominios clínicos\/epidemiológicos.\u003c\/li\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003eDocumenta la experiencia detallada sobre la extracción, limpieza y preparación de datos de HCE\u003c\/li\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003eProporciona una visión amplia de los enfoques estadísticos y los modelos de predicción de aprendizaje automático para abordar los desafíos y limitaciones de los datos de HCE.\u003c\/li\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003eConsidera el ciclo completo del análisis de datos de HCE.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003eEl uso del análisis de HCE\/RME requiere una estrecha colaboración entre estadísticos, informáticos, científicos de datos e investigadores clínicos\/epidemiológicos. Este libro refleja esa perspectiva multidisciplinaria.\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-13656693\"\u003eHulin Wu\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e CRC Press\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 01\/08\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 313\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.01 lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.21h x 6.14w x 0.69d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9780367638399\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 0367638398\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-BUS\"\u003eEmpresa y Economía\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-BUS070080\"\u003eIndustrias | Servicios\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM021030\"\u003eCiencia de Datos | Análisis de Datos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-MAT\"\u003eMatemáticas\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-MAT029000\"\u003eProbabilidad y Estadística | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cb\u003e \u003c\/b\u003e\u003cli\u003e \u003cb\u003eHulin Wu\u003c\/b\u003e, PhD, el profesor titular y director de la Cátedra Betty Wheless Trotter del Departamento de Bioestadística y Ciencia de Datos de la Escuela de Salud Pública (SPH) de la Universidad de Texas Health Science Center en Houston (UTHealth). El Dr. Wu también ocupa un puesto conjunto como profesor en la Escuela de Informática Biomédica de UTHealth. El Dr. Wu recibió formación de licenciatura y maestría en ingeniería y un doctorado en estadística. Tiene muchos años de experiencia en el desarrollo de nuevos métodos estadísticos, modelos matemáticos y herramientas informáticas para el análisis y modelado de datos biomédicos. Es el director fundador del Centro de Big Data en Ciencias de la Salud (CBD-HS) y dirige el grupo de trabajo de investigación de HCE en UTHealth SPH.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cul\u003e\n\u003cb\u003e \u003c\/b\u003e\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003e \u003cb\u003eDr. Yamal\u003c\/b\u003e es profesor asociado titular en el Departamento de Bioestadística y Ciencia de Datos y miembro del Centro Coordinador de Ensayos Clínicos en la Escuela de Salud Pública de UTHealth. El Dr. Yamal tiene una amplia experiencia en ensayos clínicos, incluidos centros de coordinación de datos y sirviendo en Juntas de Monitoreo de Seguridad de Datos para ensayos clínicos en accidentes cerebrovasculares y lesiones cerebrales traumáticas. También ha contribuido a la metodología estadística para problemas de clasificación para datos anidados, así como a aplicaciones de aprendizaje automático.\u003c\/li\u003e\n\u003cb\u003e \u003c\/b\u003e\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003e \u003cb\u003eAshraf Yaseen\u003c\/b\u003e es profesor asistente de Ciencia de Datos en la Escuela de Salud Pública de UTHealth. Tiene una amplia experiencia en diseño, implementación y gestión de bases de datos, aprendizaje automático y computación de alto rendimiento. En su trabajo de investigación actual, el Dr. Yaseen está explorando la integración de big data y las tecnologías de aprendizaje profundo en los registros de salud electrónicos para abordar preguntas clínicas y de salud pública.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cul\u003e\n\u003cb\u003e \u003c\/b\u003e\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cli\u003e \u003cb\u003eVahed Maroufy\u003c\/b\u003e, PhD, Profesor Asistente, Departamento de Bioestadística y Ciencia de Datos, Escuela de Salud Pública de UTHealth. El Dr. Maroufy recibió formación de maestría y doctorado en estadística y tiene experiencia en estadística aplicada y teórica, incluyendo la geometría de modelos estadísticos, modelos de mezcla, inferencia bayesiana, modelos predictivos utilizando datos de EHR y análisis de datos genéticos en investigación del cáncer.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"CRC Press","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44704483344621,"sku":"9780367638399","price":103.48,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_874b4b47-8d4b-4976-b296-4dd0b16f7ee2.jpg?v=1703916028","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/statistics-and-machine-learning-methods-for-ehr-data-from-data-extraction-to-data-analytics-9780367638399","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}