Neuste Artikel für Gesundheitswesen

Deep-Learning-Modelle verbessern die Genauigkeit der Schlaganfallsegmentierung für bessere Patientenresultate.

Eine Studie untersucht das Selbsttesten auf HIV bei schwangeren Frauen in Kenia.

Dieses Papier bespricht Methoden zur Verbesserung der Behandlungszuweisung mithilfe von vergangenen Daten.

Ein Leitfaden zur Entscheidungsfindung mit Hilfe von vergangenen Daten und dem Verständnis von Risiken.

Forschung verbessert die Klarheit des Denkens in Sprachmodellen für mehr Genauigkeit.

Eine zweistufige Trainingsmethode verbessert Neural ODEs für eingeschränkte Systeme.

Die Komplexität beim Management von medizinischen Bildern in der Radiologieforschung erkunden.

Eine Studie über die Kennzeichnung von Patientenkommentaren zur Verbesserung der Gesundheitsdienstleistungen.

Zwei neue Behandlungen für Alzheimer zeigen vielversprechende Ergebnisse, werfen aber Sicherheitsbedenken auf.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Palliativpflege auf Herzinsuffizienz-Patienten.

Ein neues Modell, MolCRAFT, verbessert das Design von Medikamenten, indem es realistische molekulare Strukturen generiert.

Untersuchung der Auswirkungen von Telekonsultation auf die Patientenversorgung und medizinische Ausbildung.

Med-Gemini verbessert das Gesundheitswesen mit fortschrittlicher KI für Diagnosen und Patienteninteraktion.

DragPoser verbessert die Bewegungsaufnahme mit weniger Sensoren und sorgt gleichzeitig für hochwertige Animationen.

Forschung zeigt, dass entwickelte Phagen sicher gegen multiresistente Bakterien eingesetzt werden können.

Neue kostengünstige Kameras bieten effiziente 3D-Bildlösungen in verschiedenen Bereichen an.

Das TG-ODE-Framework verbessert die Analyse von komplexen Systemen mit unregelmässigen Daten.

Ein neues Framework zur Bewertung der Leistung prädiktiver Modelle angesichts von Unsicherheiten.

Diese Studie bewertet die Risiko von Revisionen für verschiedene Hüfttotalprothesen in verschiedenen Registern.

Somalia hat ernsthafte Probleme in der Gesundheitsversorgung von Müttern und Kindern.

Eine neue Methode mit Deep Learning verbessert die Erkennung von infizierten DFUs.

Studie hebt hervor, wie wichtig die Beteiligung von Männern an der Schwangerschaftsvorsorge für bessere Ergebnisse ist.

Fortgeschrittene Technologie nutzen, um die Diagnose und Behandlung von Schlaganfällen zu verbessern.

BiomedRAG verbessert die Genauigkeit von LLM, indem es die Informationsbeschaffung in der Biomedizin vereinfacht.

Eine umfassende Studie zu Behandlungen von altersbedingten Augenkrankheiten bei älteren Erwachsenen in China.

Erforsche, wie Foundation-Modelle die Analyse von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen verbessern.

Neue Technologie kombiniert Quantencomputing und KI für verbesserte Diagnose von diabetischer Retinopathie.

Eine neue Methode verbessert die Diagnosengenauigkeit in der medizinischen Bildgebung durch fokussiertes Lernen.

Eine Studie zeigt wichtige Faktoren, die die Überlebensraten nach einem Schlaganfall in Simbabwe beeinflussen.

Die Kosten von Behandlungen und die Gesundheitsergebnisse zusammen analysieren, um bessere Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen.

Untersuchen, wie maschinelles Lernen bei Meta-Analysen im Gesundheitswesen helfen kann.

Ein neuer Ansatz verbessert die CT-Bildqualität mit weniger Scans und weniger Rauschen.

Lern, wie Few-Shot-Lernen die Analyse von biomedizinischen Daten im Gesundheitswesen verändert.

Entdecke NEON, eine Methode, die die Unsicherheitsquantifizierung im maschinellen Lernen verbessert.

Die Notwendigkeit für vielfältige Teilnahme an frühen klinischen Studien.

Diese Studie bewertet maschinelles Lernen, um schwere COVID-19-Fälle anhand von Patientendaten vorherzusagen.

Diese Studie untersucht einen neuen Ansatz zur Analyse von longitudinalen Datenabhängigkeiten.

Einführung der stochastischen Front-Meta-Analyse zur verbesserten Ressourcenbewertung.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der Herzfrequenzmessung in komprimierten Videos.

Ein neues Modell verwenden, um die Ergebnisse von Patienten aus den elektronischen Gesundheitsakten vorherzusagen.