Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les critères d'éligibilité des essais cliniques et le recrutement.
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Sciences de la santé - Informatique de santé
RSSOn explore des méthodes pour améliorer la vie privée dans l'analyse de Cox fédérée.
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Comprendre les phénotypes cliniques peut améliorer les soins aux patients et les résultats des traitements.
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Des recherches révèlent des problèmes de santé négligés chez les patients âgés en utilisant des techniques d'IA.
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Une étude montre que des infos claires sur la vie privée boostent les uploads de données médicales dans les systèmes EHR.
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Nouveau cadre améliore la compréhension des effets des traitements pour chaque patient.
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Une étude montre la faisabilité des tests en ligne pour les personnes âgées, en mettant l'accent sur le design et l'accessibilité.
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Nouveau standard comble les lacunes dans l'évaluation des LLM pour la prise de décision clinique.
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Présentation d'un modèle en deux étapes pour améliorer les prédictions de risque de mortalité selon les régions.
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Une évaluation des protocoles d'essais cliniques axés sur la dégénérescence des disques intervertébraux.
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L'apprentissage automatique offre un nouvel espoir pour diagnostiquer les problèmes des voies respiratoires.
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Examiner la tendance croissante de l'utilisation de chicha et sa promotion sur les réseaux sociaux.
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Réévaluer le potentiel de la tech pour prédire les résultats chez les patients HNSCC.
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L'apprentissage profond améliore l'analyse des données de santé grâce à une meilleure représentation des données médicales.
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Cette étude examine le rôle de l'apprentissage automatique dans le diagnostic de la maladie rénale chronique au Rwanda.
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Une étude révèle comment les réglages de température influencent l'extraction d'informations dans la recherche médicale.
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Cette étude évalue l'apprentissage sans coup d'essai et avec peu d'exemples dans les applications cliniques.
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Les oligo-éléments jouent un rôle important dans la croissance des bébés à naître.
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Cette étude utilise le suivi des souris pour détecter la maladie de Parkinson plus efficacement.
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Cet article examine la relation entre la carence en fer et l'anémie pernicieuse.
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Cette étude explore de nouvelles façons de collecter des infos sur la mortalité en utilisant des sources en ligne.
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Découvrez comment les modèles numériques transforment la recherche et le traitement en santé.
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Examiner les avis des patients et des soignants sur l'utilisation des données de santé.
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Combiner les dossiers de santé avec des données sociales révèle des risques d'asthme.
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Des recherches sur la prédiction du risque de CLABSI pourraient améliorer les résultats pour les patients.
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GeoPheno aide les utilisateurs à comprendre les données sur les maladies grâce à des cartes interactives et des comparaisons.
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Un nouveau cadre améliore la précision de l'IA dans les réponses aux questions médicales.
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De nouvelles méthodes améliorent le diagnostic des maladies rares en utilisant des panneaux de gènes.
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Analyser l'efficacité des références de soins de santé en ambulatoire dans différents systèmes.
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Des recherches montrent que la santé intestinale a un impact significatif sur le risque de maladie d'Alzheimer et de Parkinson.
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Analyser le potentiel de l'IA dans la prédiction des maladies chez les patients.
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L'IA et les normes de données améliorent l'efficacité de la recherche en santé et la gestion des données.
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Une étude révèle des infos sur l'utilisation et la demande de sang dans les hôpitaux.
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Une nouvelle méthode améliore le traitement de l'hypertension en évaluant les combinaisons de médicaments.
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Un système semi-automatisé améliore l'efficacité de l'analyse des rapports de l'UNICEF.
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L'apprentissage automatique prédit les infections acquises à l'hôpital, améliorant les soins aux patients et réduisant les risques.
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Cet article examine comment la génétique influence les besoins alimentaires et les résultats de santé.
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La mesure est super importante en science pour collecter et analyser des données précises.
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Un aperçu de l'impact des facteurs sociaux sur le diagnostic et le traitement de la FPI.
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Découvre comment HuBERT-ECG améliore le diagnostic cardiaque grâce à la technologie de deep learning.
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