Últimos artículos para Cuidado del Paciente

Examinando cómo las mutaciones impulsan el crecimiento del cáncer y afectan las decisiones de tratamiento.

Un nuevo método mejora la equidad en las predicciones de imágenes médicas.

Examinando la acumulación de placa en las arterias carótidas y su impacto en el riesgo de derrame.

Un estudio examina cómo la IA puede mejorar la atención a pacientes con asma.

Explorando nuevos métodos para mejorar la recuperación de la cirugía de hallux valgus.

Este artículo examina cómo los sesgos afectan las decisiones de salud a lo largo del tiempo.

Una mirada a los diferentes tipos de asma y sus respuestas al tratamiento.

Mejorando la comprensión de las predicciones de IA en el diagnóstico de diabetes para una mejor atención al paciente.

Un nuevo método mejora el análisis de supervivencia mientras protege la privacidad del paciente.

El estudio analiza la efectividad del pembrolizumab en el tratamiento del cáncer de cabeza y cuello en situaciones de la vida real.

Los Grafos de Conocimiento de Decisiones mejoran el acceso a las guías clínicas para un mejor tratamiento de los pacientes.

Nuevo modelo de IA identifica riesgos de enfermedades del corazón en poblaciones chinas usando datos del mundo real.

La investigación resalta el papel de las pruebas genéticas en el manejo del Síndrome de QT largo.

Las investigaciones muestran que los métodos de MRI estandarizados mejoran la precisión en la segmentación de lesiones en la materia blanca.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las predicciones de riesgo en la salud.

Entendiendo el cambio hacia sistemas de salud integrados y basados en el valor.

Examinando si la raza debería influir en los algoritmos de atención médica para mejorar el cuidado del paciente.

Nuevos modelos mejoran la evaluación del daño por infarto y mejoran la atención al paciente.

Este estudio examina cómo evolucionan las características de la voz en pacientes con cáncer oral después del tratamiento.

CheXOFA resume informes de radiografías de tórax, mejorando la eficiencia en la salud.

Una mirada a la enfermedad de células falciformes, sus impactos y las innovaciones en tratamientos que están en marcha.

Hallazgos recientes cuestionan la creencia de que más datos siempre mejoran los resultados del aprendizaje automático.

La reseña resalta la importancia de la validación externa para los modelos de puntuación predictiva en la UCI.

Un estudio revela opiniones mixtas sobre el cribado de embriones entre pacientes y doctores.

La investigación sugiere que los inhibidores de SGLT2 pueden reducir el riesgo de cáncer de próstata en hombres con diabetes.

Un nuevo sistema ayuda a los clínicos a encontrar notas importantes más rápido usando aprendizaje automático.

Nuevo modelo mejora la imagenología PET a baja dosis para mejores diagnósticos médicos.

El estudio destaca los factores relacionados con el regreso de la fibrilación auricular después de la aislamiento de venas pulmonares.

Explorando los beneficios y preocupaciones sobre el cribado poligénico de embriones en FIV.

Un modelo relaciona la actividad cerebral con las dificultades para caminar en pacientes con Parkinson.

Un nuevo marco mejora la generación automática de informes médicos para una mejor atención al paciente.

La investigación resalta el papel de KSR2 en el SCLC y las posibles nuevas terapias.

Un nuevo sistema mejora la precisión de la mamografía al reducir los falsos positivos.

Investigando cómo las células de cáncer de cerebro interactúan con su entorno.

Te presentamos LUQ-Learning, un método que integra las decisiones de los pacientes en la salud.

La investigación revela la conexión entre el tamaño del derrame y la respuesta del sistema inmunológico.

Examinando el impacto de la enfermedad arterial coronaria en pacientes en Nepal.

Un nuevo marco mejora las predicciones de resultados para pacientes usando datos médicos variados.

Nuevo software mejora el análisis de resonancias magnéticas para pacientes con epilepsia y esclerosis hipocampal.

Evaluando métodos de aprendizaje auto-supervisado para mejorar los diagnósticos de imágenes médicas.