Scienze della salute - Informatica sanitaria

Un metodo di previsione innovativo punta a migliorare la gestione del diabete con misure meno invasive.

Un nuovo modello migliora la comprensione dei probiotici e delle risposte individuali.

Usare la tecnologia per analizzare i dati dei pazienti per migliorare i risultati sanitari.

Nuovo metodo migliora la privacy permettendo un utilizzo migliore dei dati sanitari.

Questo studio analizza i rischi di focolai di morbillo a causa del calo dei tassi di vaccinazione.

Esplorare l'impatto del machine learning automatico negli ambienti medici.

Un nuovo approccio migliora la valutazione dei modelli predittivi per gli esiti dei pazienti.

Un nuovo modo per capire e prevedere le abitudini di fumo.

Usare i dati per prevedere i ricoveri per COVID-19 può migliorare la pianificazione sanitaria.

Questo studio migliora la classificazione astratta per l'accuratezza dei test diagnostici usando modelli di linguaggio.

Questo studio esplora come l'EEG può aiutare a distinguere tra Alzheimer e demenza frontotemporale.

GPT-4V sembra promettente nel diagnosticare casi medici complessi in modo efficace.

MedCheckLLM migliora le valutazioni delle cartelle cliniche usando linee guida consolidate.

I ricercatori esplorano la metilazione del DNA come indicatore stabile di infiammazione.

Analizzando metodi efficaci per prevedere le tendenze dei casi di COVID-19.

Nuovi metodi puntano a migliorare la rilevazione precoce del cancro ai polmoni tramite i registri sanitari elettronici.

L'IA sta rivoluzionando la sanità, ma ci sono ancora sfide nell'adattarla ai contesti locali.

Un metodo per analizzare le esperienze personali del Covid-19 tramite tweet in tempo reale.

Questo studio valuta le prestazioni dei dispositivi indossabili nel rilevare gli avvisi di FA.

Esplorare le connessioni tra insufficienza cardiaca, fibrillazione atriale e rischio di ictus.

Questo studio utilizza il deep learning per prevedere il rischio di cancro al fegato nei pazienti con NAFLD.

La ricerca usa le cartelle cliniche elettroniche per migliorare le previsioni sui risultati di salute dei pazienti con più condizioni.

Uno sguardo a come i dati dei social media influenzano le intuizioni sulla salute pubblica.

MENDS migliora il tracciamento delle malattie grazie ai dati degli record sanitari elettronici standardizzati.

Una recensione dell'applicazione del framework NASSS nell'adozione della tecnologia sanitaria.

Nuovo studio rivela metodi per prevedere il delirium postoperatorio nei pazienti chirurgici.

Uno studio mostra che gli strumenti AI possono migliorare l'accuratezza nelle decisioni cliniche.

Questo studio esplora la sorveglianza sindromica digitale usando i dati della PHC per la rilevazione delle malattie respiratorie.

I progressi dell'IA migliorano l'imaging medico per decisioni sanitarie più efficaci.

Esplorando il significato di ORF10 nel virus e il suo impatto sulla gravità della malattia.

Esaminare il legame tra l'uso del suolo e il camminare nelle comunità.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione dei pazienti con dermatite atopica per prove cliniche.

I sopravvissuti al COVID-19 hanno maggiori probabilità di avere problemi di salute mentale, soprattutto schizofrenia.

Il modello REACT offre avvisi in tempo reale per lesioni renali acute nei pazienti sottoposti a chirurgia cardiaca.

Passaggi essenziali per un'analisi dei dati efficace prima di un'esame dettagliato.

Un nuovo modello aiuta a prevedere l'attività della malattia per prendere decisioni terapeutiche migliori.

Esaminare la fiducia degli utenti in ChatGPT per decisioni legate alla salute.

I dati sintetici aiutano a prevedere i rischi del COVID-19 tra i veterani, garantendo al contempo la privacy.

Uno strumento web permette di esplorare le tendenze delle prescrizioni ospedaliere e i dati sulla salute pubblica.

Uno studio rivela collegamenti tra dati di laboratorio mancanti e risultati dei pazienti durante la pandemia.