Derniers articles pour Santé

Nouveau capteur en tissu mesure avec précision la pression et les points de contact.

Des recherches relient des variants génétiques dans ACTC1 à des problèmes musculaires et cardiaques.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les prévisions avec des données déséquilibrées en régression.

Une étude propose des méthodes non invasives pour détecter la perte de sang en utilisant des techniques avancées d'apprentissage automatique.

Un nouveau capteur en fibre améliore le suivi des outils chirurgicaux flexibles.

iPCA propose une méthode fiable pour analyser les relations dans des données groupées.

Des recherches montrent des liens génétiques avec la gravité du COVID-19 et des stratégies de traitement potentielles.

Explorer comment la génétique bactérienne influence la résistance aux antibiotiques et la virulence.

Des recherches révèlent des infos clés sur les interactions des antibiotiques, aidant dans la lutte contre la résistance.

Une étude révèle les risques du COVID-19 pour les femmes atteintes de cancer du sein dans différents groupes raciaux.

Attri-Net renforce la confiance dans l'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale multi-étiquettes.

Améliorer les processus de don d'organes avec la technologie Hyperledger Fabric.

Des recherches montrent que l'immunité naturelle pourrait renforcer la protection contre la COVID-19 chez les travailleurs de la santé.

Sotrovimab montre des promesses pour réduire les cas graves de COVID-19 pendant les variants Omicron.

Examiner l'impact du statut socioéconomique sur les résultats des maladies cardiovasculaires.

Traiter les erreurs de mesure et les effets de traitement dans les modèles prédictifs.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des robots pour saisir des aiguilles pendant les opérations.

Une nouvelle méthode améliore le diagnostic du mélanome en analysant plusieurs images de patients en même temps.

Une étude révèle comment la génétique influence les résultats graves du COVID-19 chez les patients.

Cet article parle des techniques pour gérer les données manquantes afin d'avoir une analyse précise.

Un aperçu complet des cas de COVID-19 et des taux de rétablissement en Chine.

Assurer que les outils d'apprentissage automatique dans la santé s'adaptent aux changements de la population de patients.

Un nouveau modèle d'IA améliore le tri des déchets médicaux, garantissant sécurité et durabilité.

Le deep learning transforme le diagnostic des maladies oculaires grâce à des techniques d'imagerie avancées.

SurvLIMEpy améliore l'interprétabilité des modèles d'analyse de survie grâce à l'importance des caractéristiques.

Une étude révèle des changements significatifs dans les prescriptions privées d'opioïdes en Angleterre.

Examiner l'importance et les avancées des systèmes d'oxygène médical.

Une nouvelle méthode améliore l’analyse des traitements dans les essais cliniques.

Une nouvelle approche améliore le diagnostic de la maladie d'Alzheimer en utilisant des tâches connexes.

Le modèle HVAT combine des types de données cliniques pour améliorer les prévisions de résultats de santé.

La recherche sur les intervalles de don améliore la santé des donneurs et l'approvisionnement en sang.

De nouvelles techniques améliorent l'évaluation et la compréhension de l'hydrocéphalie à pression normale.

Une étude révèle des tendances inquiétantes concernant les germes responsables des infections urinaires et la résistance aux antibiotiques.

Apprends à optimiser dans des environnements changeants avec des méthodes stochastiques.

Un nouveau jeu de données et un cadre améliorent la traduction de langues grâce à la parole visuelle.

Explorer comment les SAR peuvent renforcer la confiance grâce à une communication efficace.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la classification des maladies en histopathologie.

L'IA montre du potentiel pour diagnostiquer les maladies de la peau, surtout dans les communautés défavorisées.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions dans les modèles d'apprentissage profond pour la santé.

Une approche non-autorégressive améliore la vitesse et la précision de la prévision des mouvements humains.