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La recherche révèle de nouvelles pistes pour prédire l'ORNJ chez les survivants du cancer.

De nouvelles méthodes améliorent les évaluations de la qualité vocale pour les patients ayant des problèmes au niveau du système vocal.

Une nouvelle méthode pour estimer les impacts des traitements chez les patients en réa atteints de sepsis.

Une étude montre que les patients atteints de pachyméningite hypertrophique idiopathique ont des muscles oculaires plus gros.

Une approche de deep learning améliore les prévisions de survie pour le cancer de l'œsophage à cellules squameuses.

Une étude révèle des infos sur la sensibilité aux radiations chez les patients avec des erreurs congénitales de l'immunité.

Améliorer les soins aux patients grâce à une meilleure compréhension des variants génétiques.

Des recherches montrent que les PRLs sont des marqueurs efficaces pour diagnostiquer la sclérose en plaques.

Une étude relie les globules rouges et l'inflammation aux problèmes rénaux après une chirurgie cardiaque.

Un nouveau modèle aide à améliorer l'efficacité de la chimiothérapie tout en protégeant les cellules saines.

L'ITP entraîne à la fois des risques de saignement et de coagulation, ce qui complique la gestion des patients.

Un cadre innovant améliore la clarté des résumés de documents médicaux.

Des recherches relient les motifs EEG aux lésions cérébrales, améliorant les stratégies de réhabilitation après un AVC.

La recherche met en avant le rôle des mutations de CRB2 dans le FSGS et la santé des podocytes.

Ce logiciel aide les équipes de secours à évaluer la santé des patients pendant les urgences.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales à travers différentes techniques d'imagerie.

De nouveaux outils visent à améliorer la recherche de traitements pour les maladies rares.

Les modèles d'apprentissage profond promettent d'améliorer le pronostic du cancer grâce à l'analyse d'images.

Une étude révèle que la mutation p.A53T entraîne une progression plus rapide des symptômes dans la maladie de Parkinson.

Les nudges IA améliorent les opérations de pharmacie et le soin des patients.

Nouveau plugin qui facilite le marquage des images médicales 3D dans 3D Slicer.

Un nouveau benchmark et un nouveau jeu de données améliorent l'évaluation des modèles de langage médical.

Une étude révèle des origines génétiques distinctes de deux tumeurs de la prostate chez le même patient.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'imagerie cardiovasculaire pour de meilleures évaluations de la santé cardiaque.

Une étude montre que la chirurgie améliore la survie chez les patients atteints de sténose aortique modérée à sévère.

Un nouveau cadre améliore la précision des rapports de radiologie grâce à des modèles avancés.

Des recherches montrent le potentiel de réutiliser des médicaments pour le cancer du cerveau agressif.

Une étude révèle des indicateurs importants pour un diagnostic précoce du cancer colorectal.

Une étude révèle une hausse des prescriptions d'antipsychotiques sans surveillance de santé adéquate.

MedDec aide à comprendre et à améliorer la prise de décision médicale grâce à des notes cliniques structurées.

De nouvelles méthodes de scoring améliorent la prévision des risques de maladies pour un meilleur soin des patients.

FANetv2 améliore la détection des polypes dans les images de coloscopie pour de meilleurs résultats de traitement.

Les unités mobiles d’AVC promettent un traitement plus rapide pour les patients victimes d’AVC, en répondant à des défis clés dans le secteur de la santé.

Cette étude explore une nouvelle méthode pour soulager la douleur après une opération chez les patients atteints de cancer du poumon.

Une étude examine les effets du CMV sur la santé des patients transplantés.

Une étude explore comment la DBS influence le fonctionnement du cerveau chez les patients atteints de Parkinson.

Cette critique examine l'impact des niveaux de fibrinogène sur la récupération après un TCE.

Un outil de scoring aide à évaluer les risques cardiaques liés à l'utilisation des AINS.

LV-UNet propose une segmentation d'images médicales efficace pour des applis en temps réel.

Des recherches montrent que de nouveaux marqueurs sanguins améliorent les prévisions de survie pour le cancer de la prostate métastatique.