Gesundheitswissenschaften - Gesundheitsinformatik

Forschung nutzt EHRs, um die Vorhersagen über die Gesundheitsergebnisse von Patienten mit mehreren Erkrankungen zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie soziale Mediendaten Einblicke in die öffentliche Gesundheit beeinflussen.

MENDS verbessert das Tracking von Krankheiten durch standardisierte elektronische Gesundheitsdaten.

Eine Überprüfung der Anwendung des NASSS-Rahmens bei der Einführung von Gesundheitstechnologien.

Neue Studie zeigt Methoden zur Vorhersage von postoperativem Delirium bei chirurgischen Patienten.

Eine Studie zeigt, dass KI-Tools die Genauigkeit bei klinischen Entscheidungen verbessern können.

Diese Studie untersucht digitale syndromische Überwachung mithilfe von PHC-Daten zur Erkennung von Atemwegserkrankungen.

KI-Fortschritte verbessern die medizinische Bildgebung für bessere Gesundheitsentscheidungen.

Die Bedeutung von ORF10 im Virus und dessen Einfluss auf die Schwere der Krankheit erkunden.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Landnutzung und dem Gehen in Gemeinden.

Neue Methoden verbessern die Identifikation von Patienten mit atopischer Dermatitis für klinische Studien.

COVID-19-Überlebende haben ein höheres Risiko für psychische Probleme, besonders Schizophrenie.

Das REACT-Modell bietet Echtzeit-Benachrichtigungen für akute Nierenverletzungen bei Patienten mit Herzoperationen.

Wichtige Schritte für eine effektive Datenanalyse vor der genauen Untersuchung.

Ein neues Modell hilft dabei, die Krankheitsaktivität vorherzusagen, um bessere Behandlungsentscheidungen zu treffen.

Untersuchung des Nutzervertrauens in ChatGPT für gesundheitsbezogene Entscheidungen.

Künstliche Daten helfen dabei, COVID-19-Risiken bei Veterans vorherzusagen und sorgen gleichzeitig für Privatsphäre.

Ein Web-Tool ermöglicht die Erforschung von Verschreibungstrends in Krankenhäusern und Gesundheitsdaten.

Studie zeigt Verbindungen zwischen fehlenden Labor-Daten und Patientenergebnissen während der Pandemie.

Verschiedene Gesundheitsdatenquellen verbinden, um die Patientenversorgung und Forschungsmethoden zu verbessern.

Ein neues KI-Modell verbessert die Erkennung seltener Krankheiten in Gesundheitsakten.

Eine Plattform, die den Datenzugang für Forscher in der Krebsforschung vereinfacht.

Diese Studie untersucht Strategien, um die EHR besser an die Arbeitsabläufe von Ärzten anzupassen.

Eine Studie über KI, die schnelle COVID-19-Tests effektiv interpretiert.

Soziale Medien nutzen, um Gesundheitserfahrungen zu analysieren und das Verständnis zu verbessern.

Die Vorteile und Bedenken von KI in Lernumgebungen untersuchen.

Fortschrittliche Tools können die Diagnose von vernachlässigten Tropenkrankheiten durch Hautsymptome verbessern.

Untersuchung der Erfahrungen von Patienten mit Online-Triage-Plattformen während und nach der Pandemie.

Umfrage zeigt verschiedene Haltungen gegenüber KI unter Kanadiern, betont Vertrauen und Wissenslücken.

Ein Modell zur Verbesserung der Gesundheitsinformationsbeschaffung und zur Reduzierung von Fehlinformationen.

Forschung hebt hervor, wie Medikationsdaten die Genauigkeit der ICD-Codierung verbessern.

Diese Studie untersucht den Zusammenhang zwischen der Nutzung von Patientenportalen und dem Erfolg beim Gewichtsverlust nach einer bariatrischen Operation.

Bewertung der Effektivität von LLMs zur Unterstützung medizinischer Entscheidungsfindung.

Bemühungen, Gesundheitsdaten zu standardisieren, verbessern die Forschung und die Patientenversorgung.

Die Studie untersucht die Verwendung von Rauschbeschriftungen zur genauen Identifizierung von OIRD-Ergebnissen.

Innovative Software nutzt Algorithmen, um die Vorhersagen zur Behandlungsreaktion in klinischen Studien zu verbessern.

Innovativer Rahmen verbessert die Diabetesversorgung, indem er Blutzuckerwerte vorhersagt.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Überwachung von Vancomycin-Spiegeln für eine bessere Patientenversorgung.

Vergleich der Genauigkeit von Geschlechtervorhersage-Tools bei der Autorschaft von Krebsstudien.

Neues Modell sagt Fettleibigkeitsrisiken anhand von Gesundheitsdaten von Kindern voraus.