Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 12.08.2026 auf fremdsprachige Bücher online auf thalia.at und in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel & eBooks. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Geschenkkarten, Versandkosten und Services.

Produktbild: Explainable Artificial Intelligence and Process Mining Applications for Healthcare
Band 2749

Explainable Artificial Intelligence and Process Mining Applications for Healthcare 4th International Workshop, XAI-Healthcare 2025, and 2nd International Workshop, PM4H 2025, Pavia, Italy, June 26, 2025, Proceedings

61,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

15.05.2026

Abbildungen

XII, 44 illus., 34 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Herausgeber

Jose M. Juarez + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

162

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-032-21513-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

15.05.2026

Abbildungen

XII, 44 illus., 34 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

162

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-032-21513-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Explainable Artificial Intelligence and Process Mining Applications for Healthcare
  • .- International Workshop on Explainable Artificial Intelligence in Healthcare.
     
    .- Enabling Visual and Textual Explanation in Diagnostics: A Federated Learning Approach with Medical Vision-Language Models.
    .- A User-Centric Analysis of Explainability in AI-Based Medical Image Diagnosis.
    .- Spot the Relevance: Evaluating Pixel Attribution Methods for Clinical Significance in Radiological Imaging.
    .- Evaluating LIME and SHAP under Class Imbalance: A Lung Cancer Prediction Case Study using CPRD data.
    .- Explainable Artificial Intelligence in Speech-Based Cognitive Decline Detection: A Systematic Review.
    .- Cancer Care Needs Explainable Artificial Intelligence: Motivations from Potential Users.
    .- Data-centric explanation methods for healthcare professionals.
     
    .- International Workshop on Process Mining applications for Healthcare.
     
    .- Predictive Process Monitoring for the Next Activities in Clinical Pathways.
    .- Towards Automated Compliance Checking for Care Trajectories: Process Extraction Using Large Language Models.
    .- Predicting Next Clinical Event in Amyotrophic Lateral Sclerosis using Process-Oriented Machine Learning Models: a Case Study.
    .- A Novel Way to Evaluate Medical Discharge Predictions, a research paper.
    .- Transforming Event Logs into Narrative Texts for Outcome Prediction: A Case Study in a Hospital Emergency Department.
    .- Federated I-PALIA: Privacy-By-Design Distributed Process Discovery for Duplicated Activities in Healthcare.
    .- From XAI-Driven Decision Paths to Processes: Mining and Clustering Decision Paths for Interpretable Kidney Transplant Prediction.