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Un nouveau modèle améliore les prévisions des interactions médicamenteuses chez les patients qui prennent plusieurs médicaments.

Une revue des méthodes de traitement et des résultats pour les fractures crâniennes autour des sinus veineux.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la sélection de modèles en cas d'incertitude des données.

Évaluer les LLM pour améliorer l'efficacité de la documentation clinique.

La bêta-thalassémie affecte pas seulement la santé du sang mais aussi le bien-être mental des enfants.

Un nouveau modèle améliore la reconstruction de l'activité cardiaque à partir de dérivations ECG réduites.

Une étude évalue la précision de l'enregistrement de l'ethnicité en soins primaires.

Prévenir les infections associées aux soins de santé est super important pour la sécurité des patients et des travailleurs.

La méthode DEBS améliore la détection des problèmes cardiaques en utilisant des données de séries temporelles.

RecycleNet améliore la prise de décision des réseaux de neurones pour de meilleures prédictions d'images médicales.

Cet article examine un programme pilote pour les patients atteints de cancer avec des ostomies.

Un aperçu des techniques avancées pour l'évaluation des politiques dans la prise de décision en santé.

Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent la précision des prédictions dans des résultats incertains.

Examiner le rôle de la dynamique des fluides computationnelle dans l'évaluation des voies respiratoires nasales.

Cet aperçu analyse l'efficacité et les impacts des mesures de santé liées à la COVID-19.

Une étude comparant les PIVC et les CVC pour administrer des vasopresseurs chez les patients en état critique.

Un nouvel outil améliore la capacité des robots à manipuler de petits objets.

MA-SAM améliore la segmentation d'images médicales en adaptant SAM aux caractéristiques d'imagerie uniques.

SHAPNN améliore les prévisions et les explications dans l'analyse de données tabulaires en utilisant le deep learning.

REVEL propose des idées sur les mutations génétiques nuisibles pour de meilleurs résultats de santé.

Une nouvelle méthode détecte les crises tout en garantissant la vie privée des patients et en améliorant le temps de réponse.

La recherche met en avant l'importance de surveiller le PSA pour la thérapie de sauvetage dans le cancer de la prostate.

Une étude révèle d'importants changements au niveau du tronc cérébral chez les survivants du COVID-19, liés à des symptômes persistants.

L'injection de texte aide à reconnaître les infos perso tout en gardant la vie privée.

Un nouveau système aide les dermatologues à identifier les motifs de la peau grâce à l'apprentissage automatique.

Une revue de l'application du cadre NASSS dans l'adoption de la technologie en santé.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la segmentation des lésions cérébrales en utilisant l'attention à grand noyau.

Aborder les mesures de sécurité pour les travailleurs de la santé dentaire et les risques d'infection.

Un nouveau modèle améliore l'extraction de fonctionnalités pour les images de diapositives complètes dans le domaine de la santé.

Cette méthode améliore la planification des trajets des robots mobiles dans des environnements changeants.

Une étude sur l'efficacité de l'échographie des artères carotides pour prédire les problèmes vasculaires.

Une étude examine les marqueurs sanguins pour prédire le succès du traitement de la tuberculose après huit semaines.

Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.

Cette étude examine l'impact de la COVID-19 sur différents groupes de patients.

L'étude met en avant les facteurs de risque de suicide dans l'épilepsie et les crises fonctionnelles/dissociatives.

Explorer de meilleures solutions pour le diagnostic et le traitement de la maladie artérielle périphérique.

Cette étude montre comment de nouvelles méthodes améliorent la classification de la gravité de l'arthrose du genou.

Une nouvelle étude révèle des méthodes pour prédire le délire postopératoire chez les patients chirurgicaux.

Un nouveau modèle de méta-apprentissage améliore les prévisions avec moins de données.

Cette étude examine comment l'auto-diagnostic des patients affecte la précision des modèles linguistiques en médecine.