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SDEC propose un traitement rapide pour les patients en urgence, soulageant la pression sur les hôpitaux.

Cette étude passe en revue les tests génétiques pour prédire la propagation aux ganglions lymphatiques dans le cancer de la vessie.

Utiliser la technologie pour créer des solutions sur mesure pour les problèmes de mouvement.

Une étude examine les prévisions de lits d'hôpital pendant les vagues de COVID-19 en Australie.

Introduire une équité à somme positive pour améliorer les résultats de l'IA dans les systèmes de santé.

Des recherches montrent que la génétique influence la survie dans la fibrose pulmonaire idiopathique.

Une étude souligne la nécessité de mesurer et d'améliorer le bien-être des infirmières dans le NHS.

VIEWER simplifie les données des patients pour les pros de la santé mentale.

De nouvelles techniques d'imagerie améliorent la clarté lors des chirurgies mini-invasives.

Une étude examine les résultats de vision à long terme et la satisfaction suite à l'implantation d'IOL Eyhance.

L'IA transforme la santé en améliorant les soins aux patients et en allégeant les charges de travail.

Apprends comment sEEG et seegnificant aident à comprendre les signaux cérébraux pour l'épilepsie.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour la durée des surgeries endoscopiques de l'hypophyse.

RadFlag aide à garantir que les rapports médicaux générés par l'IA sont précis et fiables.

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

Un aperçu de l'amélioration de l'équité dans les prédictions de survie des patients en réanimation à l'aide de données.

PathoGen-X combine des données d'imagerie et génomiques pour des prévisions de survie au cancer améliorées.

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.

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

Les services RPM augmentent dans les hôpitaux américains, ce qui influence les réadmissions pour insuffisance cardiaque.

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

Un nouveau cadre analyse des données de santé variées pour améliorer les résultats des patients.

DRL-STNet améliore la segmentation des images médicales dans différentes modalités.

Aperçus sur comment les facteurs des patients influencent les réponses aux médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des images médicales en reliant les données 2D et 3D.

La technologie IA change la façon dont les rapports de radiologie sont créés, améliorant l'efficacité.

Les patients atteints de cancers du sang ont du mal à accéder à des soins de fin de vie de qualité.

Examiner comment la santé mentale influence la récupération de la douleur physique en soins d'urgence.

Les pharmaciens ont un rôle clé pour améliorer les résultats des patients atteints d'insuffisance cardiaque et réduire les visites à l'hôpital.

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

Combiner des données d'imagerie et génétiques améliore la précision du diagnostic du cancer du poumon.

Les avancées technologiques visent à augmenter les taux de détection du cancer du sein.

Une étude sur l'efficacité des services CBHI dans le système de santé en Éthiopie.

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

Cette technique augmente la précision dans le diagnostic des maladies grâce à une analyse d'image avancée.

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

La recherche vise à trouver des marqueurs sanguins fiables pour la détection précoce du cancer.

Une étude montre que les outils d'IA s'en sortent mieux que les stagiaires humains pour répondre aux questions de pathologie.