Privacy-Preserving AI in Healthcare (Hardcover)
Langue : anglais
Edité par Notion Press, 2026
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Hardcover. Privacy-Preserving AI in Healthcare: Techniques and Applications provide a comprehensive exploration of how artificial intelligence can revolutionize healthcare while safeguarding sensitive patient information. The book examines the growing role of AI in clinical decision-making, medical imaging, predictive analytics, drug discovery, and remote patient monitoring, alongside the critical need for privacy, security, and ethical compliance. It introduces key privacy-preserving techniques such as data anonymization, differential privacy, federated learning, homomorphic encryption, and secure multi-party computation, explaining their practical applications in modern healthcare systems. Readers will gain insights into regulatory frameworks including HIPAA and GDPR, challenges in Electronic Health Records (EHR) management, and strategies for secure healthcare data sharing. The book also addresses ethical concerns such as fairness, transparency, and bias in AI-driven healthcare. Designed for researchers, students, healthcare professionals, and technology practitioners, this book highlights future directions and innovations in secure and trustworthy healthcare AI. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
N° de réf. du vendeur 9798905603525
- Titre
- Privacy-Preserving AI in Healthcare (Hardcover)
- Auteur
- Ajit Sahu
- Éditeur
- Notion Press
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798905603525
Privacy-Preserving AI in Healthcare: Techniques and Applications provide a comprehensive exploration of how artificial intelligence can revolutionize healthcare while safeguarding sensitive patient information. The book examines the growing role of AI in clinical decision-making, medical imaging, predictive analytics, drug discovery, and remote patient monitoring, alongside the critical need for privacy, security, and ethical compliance. It introduces key privacy-preserving techniques such as data anonymization, differential privacy, federated learning, homomorphic encryption, and secure multi-party computation, explaining their practical applications in modern healthcare systems. Readers will gain insights into regulatory frameworks including HIPAA and GDPR, challenges in Electronic Health Records (EHR) management, and strategies for secure healthcare data sharing. The book also addresses ethical concerns such as fairness, transparency, and bias in AI-driven healthcare. Designed for researchers, students, healthcare professionals, and technology practitioners, this book highlights future directions and innovations in secure and trustworthy healthcare AI.
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