Gesundheitswissenschaften - Gesundheitsinformatik

Untersuchen des Zusammenhangs zwischen Schlafqualität und täglichem Verhalten bei Personen mit ASD.

Erforschen, wie Blockchain Vertrauen und Effizienz in klinischen Studien verbessern kann.

Die Bewertung der Effektivität von ChatGPT bei der Bereitstellung von Arzneimittelinformationen und den damit verbundenen Herausforderungen.

Diese Studie untersucht Metriken zur Bewertung von Korrekturzeiten für die Auto-Segmentierung in der medizinischen Bildgebung.

Ein neues Tool automatisiert die Anonymisierung von medizinischen Unterlagen zum Schutz der Privatsphäre.

Der DKABio Gesundheits-Score bietet neue Einblicke für ein persönliches Gesundheitsmanagement.

Diese Studie zielt darauf ab, die Diagnosegenauigkeit mit fortschrittlichen Modellen und Wissensgraphen zu verbessern.

Untersuchung der Auswirkungen von Koffein auf Schwangerschaftsergebnisse und die Entwicklung von Kindern.

Ein neues Modell verbessert die Klassifikation von kolorektalen Polypen mit Deep Learning.

Diese Studie untersucht die Wirksamkeit von massgeschneiderten Sprachmodellen in medizinischen Einrichtungen.

Ein neues Modell soll die Entlassungsplanung im Krankenhaus und die Patientenversorgung verbessern.

Fortgeschrittene Methoden zielen darauf ab, das Sturzrisiko für Patienten nach einer Operation zu reduzieren.

Diese Studie verbessert die Vorhersagen zur Sepsissterblichkeit mithilfe effektiver Machine-Learning-Techniken.

Neue Methoden zeigen vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage von Behandlungsergebnissen für CAD-Patienten.

Siamese-PTM verbessert die Patientenrekrutierung für klinische Studien mit Deep Learning.

Eine Studie zur Verbesserung der Klarheit von Gesundheitsinformationen für ein besseres Verständnis der Patienten.

Erforschen, wie NLP-Technologien die Gesundheitsdienste in Afrika verändern können.

Diese Studie analysiert, wie Informationen zur RA-Behandlung geteilt und wahrgenommen werden.

Eine Studie zeigt, wie verschiedene Gesundheitszustände mit dem Risiko für Depressionen zusammenhängen.

Diese Studie konzentriert sich darauf, mit Sprachmodellen unerwünschte Arzneimittelereignisse aus klinischen Notizen zu identifizieren.

KI-Modelle verbessern die frühe Erkennung von Lungenkrebs durch fortschrittliche Bildgebungstechniken.

Eine Studie entwickelt ein Modell, um die Überlebensraten von Intensivpatienten an Beatmungsgeräten zu bewerten.

Automatisierte KI-Lösungen machen die Datenharmonisierung in der klinischen Forschung einfacher.

Die Studie hebt Unterschiede in der Dokumentation medizinischer Entscheidungen basierend auf der Sprachbeherrschung hervor.

Ein Blick darauf, wie Geräte den Sauerstoffgehalt messen und wie zuverlässig sie sind.

Ein Rahmen für die ethische KI-Entwicklung in Gesundheitssystemen.

Die Auswirkungen von Naturkatastrophen auf die Strahlentherapie und die Krebsbehandlung erkunden.

Eine Studie untersucht maschinelles Lernen zur Vorhersage der Umwandlung von CIS in MS.

Die Studie analysiert die Temperatureffekte auf LLMs bei klinischen Aufgaben mit Patientendaten.

Ein Blick darauf, wie man die Vielfalt der Teilnehmer in klinischen Studien durch virtuelle Methoden verbessern kann.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage von Hochrisikopatienten mithilfe historischer Daten.

MSPTDfast verbessert die Schlagerkennungsgeschwindigkeit in Gesundheitsüberwachungsgeräten.

Ein neues Verfahren verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage des Krankheitsrisikos durch die Verwendung von Interaktionstermen.

TXGNN hat sich zum Ziel gesetzt, neue Anwendungen für bestehende Medikamente zu finden, insbesondere für seltene Krankheiten.

Untersuchen, wie synthetische Daten den Fortschritt im Gesundheitswesen unterstützen und wichtige Herausforderungen angehen.

Untersuchung des Wachstums und der Herausforderungen von Vorhersagemodellen in der Patientenversorgung.

Diese Studie untersucht den Zusammenhang zwischen Übersterblichkeit, Impfquote und wirtschaftlichen Bedingungen in den US-Bundesstaaten.

Digitale Zwillinge nutzen, um Gesundheitsprognosen und Behandlungsergebnisse zu verbessern.

Erforschen, wie LLMs die Patientenversorgung und die Analyse von Gesundheitsdaten beeinflussen können.

Ein Blick auf Kreuzreaktivität bei Allergien und moderne Forschungsmethoden.