Últimos artículos para Registros Electrónicos de Salud

EHR-ML mejora el modelado predictivo en la salud para conseguir mejores resultados en los pacientes.

Este estudio muestra cómo el aprendizaje automático puede mejorar los caminos de diagnóstico para enfermedades complejas.

La investigación resalta la conexión entre el sueño y el Alzheimer usando algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.

Un estudio sobre métodos para detectar psicosis a través de registros de salud electrónicos.

CLAIME integra datos EHR estructurados y no estructurados para obtener mejores perspectivas de salud.

El estudio examina la efectividad de la IA en la generación de resúmenes de alta de pacientes.

Usando un nuevo modelo para predecir los resultados de los pacientes a partir de los Registros Electrónicos de Salud.

Este artículo habla de un nuevo marco para identificar los efectos secundarios de los medicamentos a lo largo del tiempo.

Un estudio evalúa LLMs para detectar inestabilidad habitacional en notas clínicas.

La investigación explora el papel de la IA en la identificación del deterioro cognitivo mediante registros de salud electrónicos.

El modelo de IA Merlin mejora la lectura de escáneres abdominales.

Abordar la falta de datos es vital para una investigación de salud confiable y para el cuidado del paciente.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la terapia del cáncer basada en los perfiles individuales de los pacientes.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia en estudios de cohortes dentro de la analítica de salud.

Explorando el papel de los datos sintéticos en la mejora de los sistemas de IA en la salud.

Este proyecto simplifica los informes de alta, reduciendo la carga de documentación para los médicos.

Combinar imágenes de rayos X de tórax y EHR mejora la precisión del diagnóstico.

Una nueva herramienta automatiza la anonimización de registros médicos para proteger la privacidad.

Este estudio busca mejorar la precisión del diagnóstico usando modelos avanzados y gráficos de conocimiento.

MEDFuse combina datos estructurados y no estructurados para predecir mejores resultados de salud.

Explorando el impacto de Hyperledger Fabric en los registros de salud electrónicos en Sudáfrica.

Este estudio se centra en usar modelos de lenguaje para identificar eventos adversos de medicamentos a partir de notas clínicas.

Un nuevo enfoque predice el riesgo de resistencia a múltiples medicamentos en pacientes de UCI usando datos de los pacientes.

Un nuevo método para proteger datos médicos usando blockchain y identidad autosoberana.

Examinando métodos para estimar los efectos del tratamiento con datos faltantes en registros electrónicos de salud.

Un nuevo modelo mejora la predicción de pacientes de alto riesgo utilizando datos históricos.

ARCI mejora las recomendaciones de medicamentos a través de técnicas avanzadas de análisis de datos.

Usando gemelos digitales para mejorar las predicciones de salud y los resultados de tratamiento.

El Formato Común Longitudinal de Datos de UCI mejora la organización de los datos de los pacientes para una mejor atención.

Este estudio desarrolla un modelo confiable para predecir la mortalidad en pacientes con insuficiencia cardíaca en UCI.

Las enfermeras se adaptan a nuevos desafíos en la tecnología de atención a pacientes a distancia.

Un estudio busca encontrar nuevas posibilidades de tratamiento usando medicamentos existentes y IA.

Un modelo usa registros de salud electrónicos para predecir futuras necesidades de reemplazo de cadera.

Este marco mejora la creación de listas de códigos para una mejor gestión de pacientes.

Investigación sobre cómo predecir la resistencia a antibióticos en pacientes con infecciones en el torrente sanguíneo.

Una encuesta revela las actitudes hacia las apps de salud y el intercambio de datos entre generaciones.

El aprendizaje profundo mejora el análisis de la salud a través de una mejor representación de los datos médicos.

Investigaciones revelan síntomas clave para la detección temprana de trastornos mentales severos.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de problemas de salud futuros usando imágenes médicas.

Una plataforma que mejora el uso de registros de salud para la investigación.