Neuste Artikel für Patientenversorgung

Diese Studie schaut sich Gentests an, um die Ausbreitung von Lymphknoten bei Blasenkrebs vorherzusagen.

Technologie nutzen, um massgeschneiderte Lösungen für Bewegungsprobleme zu schaffen.

Studie untersucht Vorhersagen zu Krankenhausbetten während der COVID-19-Wellen in Australien.

Einführung von positivem Fairness, um die Ergebnisse von KI in Gesundheitssystemen zu verbessern.

Forschung zeigt genetische Einflüsse auf das Überleben bei idiopathischer Lungenfibrose.

Eine Studie hebt hervor, wie wichtig es ist, das Wohlbefinden von Pflegekräften im NHS zu messen und zu verbessern.

VIEWER optimiert Patientendaten für Fachkräfte im psychischen Gesundheitsbereich.

Neue Imaging-Techniken verbessern die Klarheit bei minimalinvasiven Operationen.

Die Studie untersucht die langfristigen Seh-Ergebnisse und die Zufriedenheit nach der Implantation von Eyhance IOLs.

KI verwandelt das Gesundheitswesen, indem sie die Patientenversorgung verbessert und die Arbeitslast verringert.

Lerne, wie sEEG und seegnificant helfen, die Gehirnsignale bei Epilepsie zu verstehen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für die Dauer von endoskopischen Hypophysenoperationen.

RadFlag hilft, sicherzustellen, dass KI-generierte medizinische Berichte genau und vertrauenswürdig sind.

MEDS-Tab macht die Analyse von Gesundheitsdaten einfacher für ne bessere Patientenversorgung.

Ein Blick darauf, wie man die Fairness bei den Überlebensprognosen von ICU-Patienten mit Daten verbessern kann.

PathoGen-X kombiniert Bildgebungs- und Genomdaten für bessere Vorhersagen zur Überlebensrate bei Krebs.

Diese Studie untersucht den Einfluss von präoperativen Kliniken auf die Genesung der Patienten.

XST-GCNN hilft dabei, Multidrug-Resistenz bei Intensivpatienten mit fortschrittlicher Datenanalyse vorherzusagen.

Forscher schauen sich miR-21 als mögliches Werkzeug für die Diagnose und Prognose von Gliomen an.

Neue Methoden zeigen vielversprechende Fortschritte bei der frühzeitigen Erkennung und Vorhersage der Therapiewirkung bei RA.

RPM-Dienste nehmen in US-Krankenhäusern zu und beeinflussen die Wiederaufnahmen bei Herzinsuffizienz.

Methoden erkunden, um unterschiedliche medizinische Daten zu integrieren, um die Patientenversorgung zu verbessern.

Ein neues Framework analysiert verschiedene Gesundheitsdaten, um die Ergebnisse für Patienten zu verbessern.

DRL-STNet verbessert die Segmentierung von medizinischen Bildern über verschiedene Modalitäten hinweg.

Einblicke, wie Patientenfaktoren die Medikamentenreaktionen beeinflussen.

Neue Methoden verbessern die Analyse von medizinischen Bildern, indem sie 2D- und 3D-Daten verbinden.

KI-Technologie verändert, wie Röntgenberichte erstellt werden, und verbessert die Effizienz.

Patienten mit Blutkrebs haben Schwierigkeiten, qualitativ hochwertige Palliativversorgung zu bekommen.

Untersuchen, wie psychische Gesundheit die Genesung von körperlichen Schmerzen in der Notfallversorgung beeinflusst.

Apotheker spielen eine wichtige Rolle dabei, die Ergebnisse für Patienten mit Herzinsuffizienz zu verbessern und Krankenhausbesuche zu reduzieren.

Eine Bewertung von klinischen Studienprotokollen, die sich auf die Degeneration der Bandscheiben konzentrieren.

Die Kombination von Bildgebung und genetischen Daten verbessert die Genauigkeit der Lungenkrebsdiagnose.

Technologische Fortschritte sollen die Erkennungsraten von Brustkrebs steigern.

Eine Studie zur Wirksamkeit von CBHI-Diensten im Gesundheitssystem Äthiopiens.

Eine Studie, die die Sterberisiken für Herzinsuffizienzpatienten nach CRT-Behandlung untersucht.

Diese Technik verbessert die Genauigkeit bei der Diagnose von Krankheiten durch fortschrittliche Bildanalyse.

Ein Blick auf Methoden für bessere Überlebensschätzungen bei Patienten mit schweren Erkrankungen.

Die Forschung zielt darauf ab, verlässliche Blutmarker für die frühe Krebsdiagnose zu finden.

Studie zeigt, dass KI-Tools besser bei der Beantwortung von Pathologiefragen abschneiden als menschliche Trainees.

Forscher konzentrieren sich darauf, Krebsmittel mit Maschinellem Lernen anzupassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.