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製紙会社カジノと福祉の研究クラスター

ネットカジノの同僚、地域の医療専門家、業界と協力して、私たちは現実世界の問題に取り組む医療および生物医学部門をサポートする技術とアルゴリズムを開発しています。当社の専門知識には、相互運用性を高め、より良い理解と活用を提供するために医療システムによって活用および使用される健康および医療の知識を表すナレッジ グラフ、オントロジー、単語埋め込みの使用が含まれます。私たちは機械と深層学習モデルを使用して、病気、その蔓延、進行を予測します。医用画像技術は、さまざまな種類の画像モダリティを使用して腫瘍や異常の早期の存在を検出するために使用されます。

私たちの目的

ネットカジノには、健康と福祉に関する幅広い専門知識があります。データ サイエンス 製紙会社カジノセンター製紙会社カジノ情報学と生物情報学を専門とする研究者が 10 人以上います。これらは、医療画像の分析と分類、オントロジーとナレッジ グラフを使用した医療知識システム、臨床データとオミクス データを分析するための機械学習とデータ サイエンスなどの分野をカバーしています。製紙会社カジノと福祉の研究は 2 つの大学によってさらに支援されています。まずは人間科学部理工学部です。 2 番目のカレッジは製紙会社カジノ、心理、ソーシャル ケア、およびその傘下の 3 つの新しい研究センターです。生物医学および臨床科学の製紙会社カジノテーマ。大学は地元の保健当局、病院、臨床医とのつながりが良好です。 

製紙会社カジノ情報と知識システム

医療業界はデータ集約型のビジネスです。データを分析して意思決定に使用する前に、データの収集、整理、リンクが重要な役割を果たします。当社は、ナレッジ グラフやオントロジーなどのさまざまな技術を使用して、データを理解し、曖昧さを取り除き、公衆衛生やボランティア団体、コミュニティ組織のパートナーと使用するためにさまざまなデータセットをリンクします。 

生物医療情報学

私たちは、製紙会社カジノ分野のパートナーや関係者と協力して、製紙会社カジノデータを分析および視覚化するためのツールとモデルを開発しています。バイオインフォマティクスは、医療分野全体の知識と理解を深め、臨床上の洞察を提供し、病気と関連する治療法を発見できる統合データの提供に役立ちます。生物医学情報学は、データ分析から科学的および医学的調査の新しい分野の新しい方法を支援します。 

デジタルの製紙会社カジノと福祉

新型コロナウイルス感染症のパンデミック時に使用されたものと同様のデジタル ソリューションを開発することで、病院や一般診療所が経験している現在のプレッシャーに対処できます。その結果、待機リストが長くなり、患者はかかりつけ医の診察を受けることができなくなりました。一般住民の製紙会社カジノを維持し、病院や一般診療所の外で代替的なサポートやケアを提供することもプレッシャーの軽減に貢献します。私たちは、医療機関と協力することで、ケアとサポートの質を損なうことなく、可能な限り人々が病院に行ったり一般医を訪問したりする必要をなくすためのデジタルプラットフォームとソリューションを開発しています。 

製紙会社カジノクラスター チーム

私たちの製紙会社カジノ結果

初期のキャリアのアカデミック ジャック サットンは、チェスターフィールド ロイヤル プライマリ ケア部門ディレクターのピーター スクライブン博士とともに、回帰分析を使用した統計モデルを開発しています。これは、死亡率、犯罪、財産、年齢マトリックスに関連する製紙会社カジノデータに適用されています。

研究クラスター内の研究者も、セマンティック ネットワークを使用して製紙会社カジノデータをモデル化し、表現しています。このプロジェクトには国際協力が含まれます。この研究プロジェクトの詳細については、こちらまでお問い合わせください。ワジャハット・アリ・カーン詳しくはMaqbool Hussainまで。

出版物

  • OO アキンサンヤ、M パパダキ、L サン (2020)。ヘルスケア クラウド セキュリティ (M2HCS) の成熟モデルに向けて。情報とコンピュータのセキュリティ 28 (3)、321-345。 
  • Hassan Zada, M.、Yuan, B、Khan, W.、Anjum, A.、Reiff-Marganiec, S.、および Saleem, R. 2022。疾患のサブタイピングのための分子データ ビニングに基づく統合グラフ モデル。生物医学情報学ジャーナル。 1-24ページ。https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104187  
  • Afzal、Muhammad、Malik、Khalid M.、Ali、Taqdir、Ali Khan、Wajahat、Irfan、Muhammad、Jamshrf、Arif、Lee、Sunyoung、Hussain、Maqbool 2020。正式に検証された洗練された知識獲得方法を使用したガイドライン対応のデータ駆動型臨床知識モデルの取得。生物医学におけるコンピュータ手法とプログラム。https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.10570  
  • サイド・イムラン・アリ、ス・ウン・ジョン、ハフィズ・サイド・ムハマド・ビラル、サンホ・リー、ジャミル・フセイン、ムハマド・アフザル、マクブール・フセイン、タクディル・アリ、テチュン・チョン、スンヨン・リー(2021)。ハイブリッド知識モデリングに基づく臨床意思決定支援システム: 慢性腎臓病-ミネラルおよび骨障害の治療のケーススタディ。環境製紙会社カジノと公衆衛生の国際ジャーナル 19 (1)、226.
  • M アフザル、M フセイン、J フセイン、J バン、S リー (2021)。 COVID-19 知識リソースの分類と追跡: 概念的なフレームワークの製紙会社カジノ。  Journal of Medical Internet Research、23 (6)、e29730。 
  • Yu, H. および Reiff-Marganiec, S. 2022。製紙会社カジノデータの Web から病気の因果関係の知識を学習。セマンティック Web と情報システムに関する国際ジャーナル。 18(1)、1-19ページ。https://doi.org/10.4018/IJSWIS.297145   
  • Yu, H. 2020。自然言語処理と機械学習の組み合わせに関する実験的疾患予測製紙会社カジノ。 IEEE 7th International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT)。 IEEE エクスプロア。https://doi.org/10.1109/iccsnt47585.2019.8962507 
  • A マッカール、KC サントシュ (2023)。 SecureFed: 胸部 X 線写真で肺の異常を分析する医用画像技術を強化したフェデレーテッド ラーニング。機械学習とサイバネティクスの国際ジャーナル、1-12。 
  • アフィア・ファルジャナ、アーアイシャ・マッカール(2023)。肺音分析のためのフェデレーテッド ラーニング。 Recent Trends in Image Processing and Pattern Recognition: 5th International Conference, RTIP2R 2022, Kingsville, TX, USA, December 1-2, 2022, Revised Selected Papers, pp. 120-134. 
  • Q ハンリー、J サットン、G シャフタマセビ、H リベイロ (2022)。イングランドとウェールズの人口密度と新型コロナウイルス感染症の拡大。 PLoS ONE 17 (3)。 
  • J サットン、G シャフタマセビ、HV リベイロ、QS ハンリー (2020)。農村部と都市部の年齢、死亡率、犯罪率、財産をスケールすると、期待される自己類似行動が失われていることが明らかになります。 Scientific reports 10 (1)、1686。