Sciences de la santé - Informatique de santé

Notre étude utilise des techniques de vision par ordinateur pour améliorer la précision des étiquettes dans les données des DSE.

Une étude examine la capacité de GPT-3.5-turbo à fournir des recommandations cliniques en situation d'urgence.

Un nouveau modèle améliore la précision du diagnostic du cancer du sein en utilisant l'apprentissage automatique.

Une étude montre que des mesures de la HRV d'une minute peuvent prédire de manière fiable des tests plus longs.

Exploiter la technologie pour améliorer le soin et la gestion du diabète de type 2.

Une méthode de prédiction innovante vise à améliorer la gestion du diabète avec des mesures moins intrusives.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des probiotiques et des réponses individuelles.

Utiliser la technologie pour analyser les données des patients afin d'améliorer les résultats en santé.

Une nouvelle méthode améliore la vie privée tout en permettant une meilleure utilisation des données de santé.

Cette étude analyse les risques d'épidémie de rougeole à cause de la baisse des taux de vaccination.

Explorer l'impact de l'apprentissage automatique automatisé dans le milieu médical.

Une nouvelle approche améliore l'évaluation des modèles prédictifs pour les résultats des patients.

Une nouvelle approche pour comprendre et prédire les habitudes de fumer.

Utiliser des données pour prévoir les hospitalisations liées au COVID-19 peut améliorer la planification de la santé.

Cette étude améliore la classification abstraite pour l'exactitude des tests de diagnostic en utilisant des modèles de langage.

Cette étude explore comment l'EEG peut aider à distinguer la maladie d'Alzheimer de la démence frontotemporale.

GPT-4V montre du potentiel pour diagnostiquer efficacement des cas médicaux complexes.

MedCheckLLM améliore l'évaluation des dossiers médicaux en utilisant des directives établies.

Des chercheurs examinent la méthylation de l'ADN comme un indicateur stable de l'inflammation.

Analyser des méthodes efficaces pour prédire les tendances des cas de COVID-19.

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.