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EHR-ML améliore la modélisation prédictive dans la santé pour de meilleurs résultats pour les patients.

Cette étude montre comment l'apprentissage automatique peut améliorer les parcours de diagnostic pour des maladies complexes.

La recherche souligne le lien entre le sommeil et Alzheimer en utilisant des algorithmes NLP.

Une étude sur les méthodes de détection de la psychose à travers les dossiers de santé électronique.

CLAIME intègre des données EHR structurées et non structurées pour de meilleures infos sur la santé.

Une étude examine l'efficacité de l'IA pour générer des résumés de sortie des patients.

Utiliser un nouveau modèle pour prédire les résultats des patients à partir des dossiers de santé électroniques.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour identifier les effets secondaires des médicaments au fil du temps.

Une étude évalue les LLM pour détecter l'instabilité résidentielle dans les notes cliniques.

La recherche examine le rôle de l'IA dans l'identification du déclin cognitif en utilisant les dossiers de santé électroniques.

Le modèle d'IA Merlin améliore la lecture des scans CT abdominaux.

Traiter les données manquantes est super important pour avoir des recherches fiables en santé et pour bien s'occuper des patients.

Un nouveau modèle améliore la précision des thérapies contre le cancer en se basant sur les profils individuels des patients.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité des études de cohorte dans l'analytique de santé.

Explorer le rôle des données synthétiques pour améliorer les systèmes d'IA en santé.

Ce projet simplifie les résumés de sortie, réduisant la charge de documentation pour les médecins.

Combiner les images de radiographies thoraciques et les dossiers médicaux électroniques améliore la précision du diagnostic.

Un nouvel outil automatise l'anonymisation des dossiers médicaux pour protéger la vie privée.

Cette étude vise à améliorer la précision du diagnostic en utilisant des modèles avancés et des graphes de connaissances.

MEDFuse combine des données structurées et non structurées pour de meilleures prédictions des résultats de santé.

Explorer l'impact de Hyperledger Fabric sur les dossiers de santé électroniques en Afrique du Sud.

Cette étude se concentre sur l'utilisation de modèles linguistiques pour identifier les événements indésirables liés aux médicaments à partir des notes cliniques.

Une nouvelle approche prédit le risque de résistance aux multiples médicaments chez les patients en soins intensifs en utilisant les données des patients.

Une nouvelle méthode pour protéger les données médicales en utilisant la blockchain et l'identité auto-souveraine.

Examiner les méthodes pour estimer les effets des traitements avec des données manquantes dans les dossiers de santé électroniques.

Un nouveau modèle améliore la prédiction des patients à haut risque en utilisant des données historiques.

ARCI améliore les recommandations de médicaments grâce à des techniques d'analyse de données avancées.

Utiliser des jumeaux numériques pour améliorer les prévisions en santé et les résultats des traitements.

Le Format de Données Longitudinales Commun en USI améliore l'organisation des données des patients pour une meilleure prise en charge.

Cette étude développe un modèle fiable pour prédire la mortalité chez les patients atteints d'insuffisance cardiaque en soins intensifs.

Les infirmières s'adaptent à de nouveaux défis dans la technologie de soins à distance.

Une étude veut trouver de nouvelles possibilités de traitement en utilisant des médicaments existants et l'IA.

Un modèle utilise des dossiers de santé électroniques pour prévoir les futurs besoins en remplacement de hanche.

Ce cadre améliore la création de listes de codes pour une meilleure gestion des patients.

Recherche sur la prédiction de la résistance aux antibiotiques pour les patients avec des infections sanguines.

Une enquête révèle les attitudes envers les applis de santé et le partage de données entre les générations.

L'apprentissage profond améliore l'analyse des données de santé grâce à une meilleure représentation des données médicales.

Des recherches montrent des symptômes clés pour détecter tôt des troubles mentaux graves.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des problèmes de santé futurs grâce à l'imagerie médicale.

Une plateforme qui améliore l'utilisation des dossiers de santé pour la recherche.