Étapes essentielles pour une analyse de données efficace avant un examen détaillé.
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Sciences de la santé - Informatique de santé
RSSUn nouveau modèle aide à prédire l'activité de la maladie pour de meilleures décisions de traitement.
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Examiner la confiance des utilisateurs dans ChatGPT pour les décisions liées à la santé.
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Les données synthétiques aident à prédire les risques de COVID-19 chez les vétérans tout en garantissant la confidentialité.
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Un outil web permet d'explorer les tendances des prescriptions à l'hôpital et les données de santé publique.
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Une étude montre des liens entre les données de laboratoire manquantes et les résultats pour les patients pendant la pandémie.
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Connecter des sources de données de santé variées pour améliorer les soins aux patients et les méthodes de recherche.
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Un nouveau modèle d'IA améliore la détection des maladies rares dans les dossiers de santé.
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Une plateforme qui facilite l'accès aux données pour les chercheurs en études sur le cancer.
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Cette étude examine des stratégies pour améliorer l'alignement des DME avec les workflows des médecins.
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Une étude sur l'IA interprétant efficacement les tests rapides COVID-19.
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Utiliser les réseaux sociaux pour analyser les expériences de santé et améliorer la compréhension.
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Examiner les avantages et les inquiétudes de l'IA dans les environnements d'apprentissage.
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Des outils avancés peuvent améliorer le diagnostic des maladies tropicales négligées grâce aux symptômes cutanés.
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Examiner les expériences des patients avec les plateformes de triage en ligne pendant et après la pandémie.
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Une enquête révèle des attitudes variées envers l'IA parmi les Canadiens, mettant en lumière des lacunes de confiance et de connaissance.
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Un modèle pour améliorer la recherche d'infos sur la santé et réduire la désinformation.
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Les études montrent que les données médicamenteuses aident à améliorer la précision du codage ICD.
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Cette étude examine le lien entre l'engagement dans le portail patient et le succès de la perte de poids après une chirurgie bariatrique.
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Évaluer l'efficacité des LLM dans le soutien à la prise de décision médicale.
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Les efforts pour standardiser les données de santé améliorent la recherche et les soins aux patients.
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Une étude examine l'utilisation d'étiquettes bruyantes pour identifier avec précision les résultats d'OIRD.
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Un logiciel innovant utilise des algorithmes pour améliorer les prévisions de réponse au traitement dans les essais cliniques.
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Un cadre innovant améliore les soins du diabète en prédisant les niveaux de sucre dans le sang.
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Un nouveau modèle améliore la précision du suivi des niveaux de vancomycine pour un meilleur soin des patients.
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Comparer la précision des outils de prédiction de genre dans l'autorat des essais sur le cancer.
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Un nouveau modèle prédit les risques d'obésité en utilisant les dossiers de santé des enfants.
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Examiner les complexités du diagnostic de l'encéphalomyélite myalgique chez différentes populations.
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Les partenariats visent à développer des outils d'IA équitables pour améliorer la santé à l'échelle mondiale.
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Un aperçu de la façon dont les vérificateurs de symptômes sont évalués pour leur précision et leur sécurité.
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Cumulus améliore le partage des données de santé tout en garantissant la confidentialité des patients.
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Un nouvel outil évalue les biais dans les systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA pour améliorer les soins aux patients.
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Une étude sur l'utilisation des modèles de langage pour identifier le cancer métastatique à partir des notes cliniques.
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Améliorer les soins aux patients grâce à des systèmes de gestion de données avancés en médecine de précision.
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Cette étude développe un modèle pour identifier les maladies rétiniennes en utilisant des données d'imagerie brésiliennes.
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Des recherches montrent que les LLM améliorent l'extraction d'infos dans les soins aux Alzheimer.
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Une revue de la gestion des données de sécurité routière en Éthiopie pour améliorer la sécurité routière.
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Une étude sur la valeur prédictive de SPARRA dans différentes populations.
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Cette étude examine comment la connaissance du contexte améliore la détection des effets indésirables des médicaments.
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Les recherches mettent en avant des méthodes de diagnostic précoce améliorées pour le cancer du poumon en utilisant des données patients.
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