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RAG 2.0 améliore la précision des modèles de langage médical pour un meilleur soin des patients.

MEDS-Tab simplifie l'analyse des données de santé pour améliorer les soins aux patients.

Une étude sur la progression de l'insuffisance rénale chronique et les méthodes de détection précoce.

Cette étude examine l'impact des cliniques préopératoires sur la récupération des patients.

XST-GCNN aide à prédire la résistance multidrogue chez les patients en réanimation en utilisant une analyse de données avancée.

Des chercheurs étudient le miR-21 comme un outil potentiel pour le diagnostic et le pronostic des gliomes.

Une étude trouve des marqueurs prometteurs pour détecter tôt les problèmes rénaux chez les patients atteints de drépanocytose.

De nouvelles méthodes montrent du potentiel pour la détection précoce et la prédiction de la réponse au traitement pour l'arthrite rhumatoïde.

CHEER propose des lignes directrices pour un rapport clair sur les outils IA dans les études de santé.

De nouvelles méthodes améliorent la thérapie cellulaire produisant de l'insuline pour le diabète de type 1.

De nouvelles recherches examinent les niveaux de protéines pour améliorer le succès des transplantations rénales.

Explorer des méthodes pour intégrer des données médicales variées afin d'améliorer les soins aux patients.

Un aperçu des défis physiques et immunitaires liés au syndrome de Down.

Nouveau standard comble les lacunes dans l'évaluation des LLM pour la prise de décision clinique.

Les cellules musculaires lisses sont super importantes pour le fonctionnement et la santé des vaisseaux sanguins.

DivideFold simplifie la prédiction de la structure des ARN en divisant les longues séquences en fragments plus courts.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie haute résolution en biologie.

La recherche souligne l'importance d'analyser les effets des traitements qui changent au fil du temps dans les SW-CRTs.

Des recherches montrent des marqueurs sanguins potentiels pour détecter la maladie de Parkinson tôt.

SCOTCH améliore notre compréhension de l'expression génique et de la variation d'isoformes dans des cellules uniques.

Ce modèle combine l'IRMf et l'EEG pour améliorer les connaissances sur les troubles du cerveau.

Un aperçu des écoulements multiphases et des techniques utilisées pour les modéliser.

La recherche utilise des modèles pour comprendre comment la maladie d'Alzheimer se développe et se propage.

Une évaluation des protocoles d'essais cliniques axés sur la dégénérescence des disques intervertébraux.

L'IA aide les chercheurs à stabiliser les protéines du virus Lassa pour créer des vaccins efficaces.

Des chercheurs présentent STEP, une méthode qui améliore l'analyse des gènes et des cellules.

La recherche vise à aider les gens à retrouver la parole en utilisant des signaux musculaires.

Un regard de plus près sur les causes génétiques des troubles du développement neurologique.

Une étude qui explore les risques de décès pour les patients souffrant d'insuffisance cardiaque après un traitement CRT.

Les chercheurs utilisent des nanobodies pour observer le mouvement des cellules dans des organismes vivants sans chirurgie.

Un aperçu des méthodes pour de meilleures estimations de survie chez les patients avec des conditions graves.

Un aperçu de l'ALD et du traitement prometteur SZN-043 pour aider à la récupération du foie.

EDGAR aide à trouver de nouvelles utilisations pour des médicaments existants grâce à des graphes de connaissances.

PRISM propose une méthode rentable pour analyser l'ARN dans les échantillons de tissus.

Une étude montre des résultats prometteurs pour la récupération du coeur après un arrêt cardiaque grâce à la transplantation de mitochondries.

PyEvoCell aide à comprendre les transitions cellulaires et le comportement des gènes en biologie.

Combiner l'échographie et les marqueurs sériques offre de meilleures prédictions pour la classification du cancer du sein.

Les éléments de conception de l'étude peuvent améliorer la fiabilité de la recherche sur les maladies cardiaques.

RNAmigos2 simplifie la découverte de médicaments ciblant l'ARN, améliorant les prédictions de liaison des composés.

Présentation d'une approche améliorée pour les recommandations de médicaments en utilisant des connexions hiérarchiques.