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Esta investigación destaca cómo los datos pueden acelerar el diagnóstico de enfermedades raras.

Un estudio revela cómo la vacunación reduce las tasas de enfermedad grave y muerte en pacientes con COVID-19.

Examinando los beneficios de la tecnología MIMO-OTFS para la próxima generación de sensado y comunicación.

Examinando el papel de la raza y la etnicidad en las evaluaciones de riesgo de diabetes.

Nuevas técnicas mejoran los modelos del corazón para el cuidado personalizado de los pacientes.

Abordando los riesgos y mejorando la seguridad para los trabajadores de la salud expuestos a sangre.

Los investigadores analizan las conexiones entre enfermedades para mejorar los resultados de salud en pacientes con múltiples condiciones.

La investigación revela patrones de propagación de resistencia a los antibióticos en hospitales de Londres.

Una mirada a cómo se forman los contratos entre médicos y hospitales.

Un estudio sobre los desafíos de atención médica que enfrentaron los residentes de hogares de ancianos en el País Vasco durante la pandemia.

El software de IA mejora el procesamiento de informes médicos para un mejor cuidado del paciente.

Empoderar a los pacientes para que tengan control sobre sus datos de salud y asegurar la privacidad.

Una revisión de los sistemas de salud que mejoran el acceso al cuidado de la diabetes en África Occidental.

Nuevos métodos permiten producir anticuerpos más rápido y barato usando bacterias.

Un nuevo modelo de riesgo busca mejorar la priorización de pacientes para trasplante de corazón.

Usando análisis de sonido y machine learning para mejorar el monitoreo de AVF.

Descubre cómo la reducción de dimensión suficiente mejora la modelación predictiva en ciencia de datos.

Una visión general de las Citas Médicas Compartidas y su impacto en la atención al paciente.

Un nuevo método para identificar pólipos mejora la detección temprana del cáncer colorrectal.

Abordando riesgos en el diseño de hardware a través de la resiliencia y la colaboración.

Un nuevo enfoque para facilitar la medición de lesiones por accidente cerebrovascular usando escaneos NCCT.

Entrenando a médicos en formación y a la policía de tráfico para que respondan eficazmente a traumas.

Un nuevo método mejora la selección de variables para conjuntos de datos complejos en tareas de dos vistas.

Este artículo habla sobre cómo mejorar las explicaciones de los árboles de decisión para lograr resultados más justos.

Las telas de punto se convierten en sensores, ofreciendo flexibilidad y rendimiento para varias aplicaciones.

Un nuevo modelo mejora la precisión y eficiencia en el seguimiento de fuentes de sonido.

Los modelos de fundación mejoran los biomarcadores de imagen, mejorando los resultados de los pacientes en la salud.

Nuevos métodos auto-supervisados mejoran el análisis de imágenes médicas sin necesidad de un montón de datos etiquetados.

Explorando cómo múltiples condiciones de salud afectan la atención al paciente y los sistemas de salud.

Este estudio evalúa Google Bard y Microsoft Bing para crear materiales educativos en neurología.

EHRSHOT ofrece un nuevo conjunto de datos y modelo para impulsar la investigación en ML de salud.

Este estudio examina la escritura a mano como un posible indicador temprano de la enfermedad de Alzheimer.

Usar métodos UDA mejora la clasificación de lesiones de la piel y promueve la equidad entre las diferentes demografías.

La investigación revela conexiones entre varios trastornos psiquiátricos y su tratamiento.

Un nuevo modelo ayuda a los doctores a tomar mejores decisiones sobre el tratamiento con ECMO durante la pandemia de COVID-19.

Un nuevo método para estudiar resultados de tratamiento raros pero graves.

Este artículo presenta un modelo novedoso para analizar datos de eventos en estructuras de grafos.

Examinando cómo la separabilidad de subgrupos afecta el sesgo en los modelos de imágenes médicas.

Usando IA para mejorar la imagenología médica y así tener un diagnóstico de enfermedades más preciso.

Nuevo modelo mejora las predicciones para pacientes con COVID prolongado al analizar datos longitudinales.