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Un nouveau modèle améliore la précision des données des DSE pour des soins personnalisés.

Une nouvelle méthode utilise les DSE pour mieux prédire le risque de cancer chez les patients.

Une étude révèle des marqueurs précoces pour les blessures rénales dans la cirrhose.

Un nouveau modèle utilise des données ECG pour prédire efficacement le risque de fibrillation auriculaire.

Nouvelles idées sur l'invasion vasculaire pour améliorer les décisions de traitement du cancer du poumon.

Connecter des sources de données de santé variées pour améliorer les soins aux patients et les méthodes de recherche.

Un nouveau modèle d'IA améliore la détection des maladies rares dans les dossiers de santé.

Une nouvelle méthode adaptative améliore l'équité dans l'allocation des traitements dans les essais SMART.

DeepBEAS3D améliore la segmentation d'images médicales grâce à l'interaction utilisateur et au deep learning.

Une nouvelle méthode combine l'échocardiographie et les dossiers de santé pour évaluer la gravité de l'hypertension.

Une étude examine les biomarqueurs sériques pour de meilleures prédictions de résultats en cas d'hémorragie intracérébrale.

Une étude révèle des résultats clés sur les schémas de maladies pulmonaires et les résultats des patients.

Explorer l'impact de l'apprentissage multitâche sur l'efficacité chirurgicale et les résultats.

Aborder le besoin urgent de sensibilisation des sourds dans l'éducation à la santé.

Un nouveau cadre améliore le classement des tumeurs au cerveau en utilisant plusieurs types d'IRM.

Cette étude examine des stratégies pour améliorer l'alignement des DME avec les workflows des médecins.

La technologie IA pourrait améliorer le diagnostic et le suivi de la maladie de Crohn grâce à l'analyse MRE.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie cérébrale pour un meilleur diagnostic et traitement.

Une étude révèle comment la sténose aortique et l'hypertension affectent de manière unique la structure du cœur.

Une étude identifie des conditions de santé variées chez les patients ayant subi un AVC pour améliorer les soins.

Évaluer la valeur des modèles de prédiction dans les milieux cliniques pour de meilleurs résultats.

Une étude révèle des résultats importants sur l'obstruction intestinale en Tanzanie.

Une nouvelle méthode utilise des images M-mode pour de meilleures prédictions de la fonction cardiaque.

NECHO améliore les prévisions de problèmes de santé en utilisant une méthode d'intégration de données unique.

Une étude révèle des liens essentiels entre l'inflammation, le stress oxydatif et l'insuffisance cardiaque.

Une étude examine les réponses de trois enquêtes sur l'utilisation des DME par les médecins.

Une nouvelle méthode améliore les scanners cardiaques sans devoir retenir sa respiration, garantissant le confort des patients.

ConvFormer améliore la précision de segmentation en imagerie médicale en combinant des CNN et des transformers.

Une nouvelle technologie améliore la détection et la classification des tumeurs au cerveau grâce à l'apprentissage profond.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour évaluer le risque rénal chez les patients diabétiques.

Une étude révèle des techniques pour accélérer la thérapie par arc protonique sans compromettre la qualité.

Cette étude examine les traitements pour les infections après des opérations de remplacement de hanche.

Explorer comment l'apprentissage automatique peut améliorer le diagnostic différentiel dans le secteur de la santé.

Des recherches montrent que des modèles bien ajustés peuvent vraiment aider à mieux comprendre les maladies rares.

Une étude vise à améliorer le diagnostic précoce du cancer du pancréas en utilisant le modèle ENDPAC.

Examiner l'évolution des variants de COVID-19 et leur impact sur la santé.

Cet article explore l'importance de la rigidité aortique chez les patients atteints du syndrome de Marfan.

Examiner l'impact du personnel de santé sur les résultats des patients en période de pénurie.

Un aperçu des complexités de l'identification de la pseudoarthrose après une chirurgie.

Une étude associe les niveaux d'IGF1R à de moins bons résultats chez les patients atteints de cancer du poumon.