Con este libro queremos mejorar el nivel científico de los profesionales de la salud prestando especial atención a desdramatizar la temida dureza de la matemática facilitando al máximo la explicación de los conceptos y mostrando la aplicación práctica de los mismos.Este libro pretende ser un punto de partida para diseñar, analizar y/o implementar cualquier tipo de investigación clínica (desde ensayos clínicos, pasando por los metanálisis hasta los estudios de evaluación económica...).Sus objetivos generales son: conocer los conceptos básicos de estadística aplicados a la investigación clínica, saber utilizar los métodos de análisis bivariable y multivariante de uso común en la investigación clínica, entender el concepto de modelización estadística y comprender las técnicas multivariantes de modelización más frecuentemente utilizadas en investigación clínica posibilitando la lectura crítica de artículos e investigaciones clínicas originales publicados en revistas científicas.

Libro que describe cómo analizar y diseñar los diferentes tipos de investigaciones clínicas: ensayos clinicos aleatorizados, estudios observacionales, estudios diagnósticos, estudios pronósticos, estudios genéticos, análisis de evaluación económica, etc. Se proporcionan las herramientas estadísticas para el diseño, el análisis y la interpretación de los diferentes estudios clínicos en el campo de la investigación

This volume presents the proceedings of the CLAIB 2011, held in the Palacio de las Convenciones in Havana, Cuba, from 16 to 21 May 2011. The conferences of the American Congress of Biomedical Engineering are sponsored by the International Federation for Medical and Biological Engineering (IFMBE), Society for Engineering in Biology and Medicine (EMBS) and the Pan American Health Organization (PAHO), among other organizations and international agencies and bringing together scientists, academics and biomedical engineers in Latin America and other continents in an environment conducive to exchange and professional growth.

This work has been selected by scholars as being culturally important and is part of the knowledge base of civilization as we know it. This work is in the public domain in the United States of America, and possibly other nations. Within the United States, you may freely copy and distribute this work, as no entity (individual or corporate) has a copyright on the body of the work. Scholars believe, and we concur, that this work is important enough to be preserved, reproduced, and made generally available to the public. To ensure a quality reading experience, this work has been proofread and republished using a format that seamlessly blends the original graphical elements with text in an easy-to-read typeface. We appreciate your support of the preservation process, and thank you for being an important part of keeping this knowledge alive and relevant.

The artificial intelligence (AI) landscape has evolved significantly from 1950 when Alan Turing first posed the question of whether machines can think. Today, AI is transforming societies and economies. It promises to generate productivity gains, improve well-being and help address global challenges, such as climate change, resource scarcity and health crises.