Scienze della salute - Informatica sanitaria

I metodi avanzati mirano a ridurre i rischi di caduta per i pazienti post-operatori.

Questo studio migliora le previsioni di mortalità per sepsi usando tecniche di machine learning efficaci.

Nuovi metodi mostrano potenzialità nel prevedere i risultati per i pazienti con CAD.

Siamese-PTM migliora il reclutamento dei pazienti per le sperimentazioni cliniche usando il deep learning.

Uno studio su come rendere più chiara l'informazione sanitaria per una migliore comprensione da parte dei pazienti.

Esplorare come le tecnologie NLP possano trasformare i servizi sanitari in Africa.

Questo studio analizza come le informazioni sul trattamento dell'AR vengano condivise e percepite.

Uno studio mostra come più condizioni di salute siano collegate ai rischi di depressione.

Questo studio si concentra sull'uso di modelli linguistici per identificare eventi avversi legati ai farmaci dalle note cliniche.

I modelli di IA migliorano la diagnosi precoce del cancro ai polmoni grazie a tecniche di imaging avanzate.

Uno studio sviluppa un modello per valutare i tassi di sopravvivenza dei pazienti in terapia intensiva sui ventilatori.

Le soluzioni AI automatizzate semplificano l'armonizzazione dei dati nella ricerca clinica.

Lo studio evidenzia le differenze nella documentazione delle decisioni mediche in base alla competenza linguistica.

Uno sguardo a come i dispositivi misurano i livelli di ossigeno e quanto siano affidabili.

Un framework per lo sviluppo etico dell'IA nei sistemi sanitari.

Esplorare l'impatto dei disastri naturali sulla radioterapia e sulle cure per il cancro.

Uno studio esamina l'uso del machine learning per prevedere la conversione da CIS a MS.

Lo studio analizza gli effetti della temperatura sui LLM nelle attività cliniche utilizzando dati dei pazienti.

Uno sguardo su come migliorare la diversità dei partecipanti nelle sperimentazioni cliniche attraverso metodi virtuali.

Un nuovo modello migliora la previsione dei pazienti ad alto rischio usando dati storici.

MSPTDfast migliora la velocità di rilevamento del battito nei dispositivi di monitoraggio della salute.

Un nuovo metodo migliora la precisione nella previsione del rischio di malattia usando termini di interazione.

TXGNN punta a trovare nuovi usi per farmaci già esistenti, specialmente per malattie rare.

Indagare su come i dati sintetici aiutano i progressi nella salute e affrontano le sfide chiave.

Esaminando la crescita e le sfide dei modelli predittivi nella cura dei pazienti.

Questo studio esamina il legame tra mortalità in eccesso, tassi di vaccinazione e condizioni economiche negli stati americani.

Usare gemelli digitali per migliorare le previsioni sanitarie e i risultati dei trattamenti.

Esplorando come i LLM possono influenzare la cura dei pazienti e l'analisi dei dati sanitari.

Uno sguardo alla cross-reattività nelle allergie e ai metodi di ricerca moderni.

Integrare i registri sanitari e le scansioni del cervello migliora la rilevazione precoce dell'Alzheimer.

Esplorando come l'IA generativa trasforma l'imaging medico e l'educazione.

Il aumento dei casi di monkeypox spinge a una risposta urgente della sanità pubblica e sforzi per i vaccini.

La ricerca evidenzia i potenziali rischi legati al trattamento con finasteride per la perdita dei capelli.

I modelli di deep learning come U-Net stanno rivoluzionando la segmentazione delle cellule nelle immagini di microscopia.

Gli strumenti di intelligenza artificiale migliorano l'analisi delle immagini per diagnosi e pianificazione dei trattamenti più efficaci in radiologia.

Questo studio replica i risultati sui ricoveri per diabete dopo il COVID-19 utilizzando dati nazionali.

Indagare le sfide nella replicazione degli studi e le implicazioni per l'informatica sanitaria.

Presentiamo LSD600, un dataset che si concentra sui collegamenti tra fattori di stile di vita e malattie.

Esaminando il ruolo degli sms nel supportare i pazienti isolati durante la pandemia.

Un sondaggio rivela la fiducia e le preoccupazioni dei pazienti riguardo all'IA nella sanità.