Sciences de la santé - Informatique de santé

De nouvelles méthodes visent à améliorer la détection précoce du cancer du poumon grâce aux dossiers de santé électroniques.

L'IA transforme la santé, mais il reste des défis pour l'adapter aux contextes locaux.

Une méthode pour analyser les expériences personnelles du Covid-19 en temps réel via des tweets.

Cette étude évalue la performance des appareils portables pour détecter les alertes de fibrillation auriculaire.

Explorer les liens entre l'insuffisance cardiaque, la fibrillation auriculaire et le risque d'accident vasculaire cérébral.

Cette étude utilise l'apprentissage profond pour prédire le risque de cancer du foie chez les patients atteints de NAFLD.

La recherche utilise les dossiers de santé électroniques pour améliorer les prédictions des résultats de santé pour les patients avec plusieurs conditions.

Un aperçu de comment les données des réseaux sociaux impactent les connaissances en santé publique.

MENDS améliore le suivi des maladies grâce à des données de dossiers de santé électroniques standardisées.

Une revue de l'application du cadre NASSS dans l'adoption de la technologie en santé.

Une nouvelle étude révèle des méthodes pour prédire le délire postopératoire chez les patients chirurgicaux.

Une étude montre que les outils d'IA peuvent améliorer la précision dans les décisions cliniques.

Cette étude explore la surveillance syndromique numérique en utilisant des données de PHC pour la détection des maladies respiratoires.

Les avancées en IA améliorent l'imagerie médicale pour de meilleures décisions de santé.

Explorer l'importance de l'ORF10 dans le virus et son impact sur la sévérité de la maladie.

Examiner le lien entre l'utilisation des terres et la marche dans les communautés.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des patients atteints de dermatite atopique pour les essais cliniques.

Les survivants de la COVID-19 ont plus de chances de souffrir de problèmes de santé mentale, en particulier la schizophrénie.

Le modèle REACT offre des alertes en temps réel pour les blessures rénales aiguës chez les patients en chirurgie cardiaque.

Étapes essentielles pour une analyse de données efficace avant un examen détaillé.

Un nouveau modèle aide à prédire l'activité de la maladie pour de meilleures décisions de traitement.

Examiner la confiance des utilisateurs dans ChatGPT pour les décisions liées à la santé.

Les données synthétiques aident à prédire les risques de COVID-19 chez les vétérans tout en garantissant la confidentialité.

Un outil web permet d'explorer les tendances des prescriptions à l'hôpital et les données de santé publique.

Une étude montre des liens entre les données de laboratoire manquantes et les résultats pour les patients pendant la pandémie.

Connecter des sources de données de santé variées pour améliorer les soins aux patients et les méthodes de recherche.

Un nouveau modèle d'IA améliore la détection des maladies rares dans les dossiers de santé.

Une plateforme qui facilite l'accès aux données pour les chercheurs en études sur le cancer.

Cette étude examine des stratégies pour améliorer l'alignement des DME avec les workflows des médecins.

Une étude sur l'IA interprétant efficacement les tests rapides COVID-19.

Utiliser les réseaux sociaux pour analyser les expériences de santé et améliorer la compréhension.

Examiner les avantages et les inquiétudes de l'IA dans les environnements d'apprentissage.

Des outils avancés peuvent améliorer le diagnostic des maladies tropicales négligées grâce aux symptômes cutanés.

Examiner les expériences des patients avec les plateformes de triage en ligne pendant et après la pandémie.

Une enquête révèle des attitudes variées envers l'IA parmi les Canadiens, mettant en lumière des lacunes de confiance et de connaissance.

Un modèle pour améliorer la recherche d'infos sur la santé et réduire la désinformation.

Les études montrent que les données médicamenteuses aident à améliorer la précision du codage ICD.

Cette étude examine le lien entre l'engagement dans le portail patient et le succès de la perte de poids après une chirurgie bariatrique.

Évaluer l'efficacité des LLM dans le soutien à la prise de décision médicale.

Les efforts pour standardiser les données de santé améliorent la recherche et les soins aux patients.