Articoli più recenti per Cura del Paziente

Scopri lo shock cardiogeno, le sue cause, i sintomi e le opzioni di trattamento.

Esplorare come molteplici condizioni di salute impattano la cura dei pazienti e i sistemi sanitari.

EHRSHOT offre un nuovo dataset e modello per potenziare la ricerca in ML nel settore sanitario.

ACDNet migliora le raccomandazioni sui farmaci usando la storia dei pazienti e tecniche avanzate.

Nuovi modelli potrebbero migliorare la cura dei pazienti con stenosi aortica.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel rilevare le crisi utilizzando annotazioni sanitarie.

Nuovi metodi combinano la modellazione a sottospazi e i modelli generativi per migliorare l'imaging RM.

Usare l'IA per migliorare le immagini mediche e fare diagnosi di malattie migliori.

Un nuovo strumento potrebbe aiutare a determinare l'orario di inizio di un ictus per un trattamento migliore.

Uno studio scopre che il punteggio di Gensini predice le complicazioni dopo il trattamento per l'ACS usando il machine learning.

Un nuovo sistema migliora il monitoraggio della salute mentale attraverso i dati dei dispositivi personali.

Nuovo approccio migliora il riconoscimento delle fasi chirurgiche usando la distillazione della conoscenza autonoma.

Nuovo servizio punta a migliorare l'assistenza ai pazienti nei pronto soccorso.

Uno studio rivela un basso uso di farmaci tra i pazienti con fibrillazione atriale e insufficienza cardiaca.

Un nuovo modello migliora l'identificazione dei pazienti con insufficienza cardiaca nei registri sanitari elettronici.

La ricerca sui biosimilari e il machine learning svela nuovi schemi nei risultati per i pazienti.

Un nuovo dispositivo migliora la qualità dei campioni di biopsia tiroidea.

L'IA migliora il riassunto delle conversazioni mediche, aumentando l'efficienza e la precisione.

Un nuovo strumento semplifica l'analisi dei dati delle sperimentazioni cliniche per prendere decisioni sanitarie migliori.

La ricerca suggerisce che il linaclotide aumenta la secrezione di bicarbonato nella fibrosi cistica.

Approcci innovativi mirano a migliorare la cura dei pazienti attraverso linee guida di trattamento affidabili.

La ricerca evidenzia i biomarcatori e le cellule immunitarie nel predire gli esiti della sepsi.

Nuove metriche migliorano la valutazione dei grafici dei dati dei pazienti per previsioni di salute più accurate.

DenseMP usa dati limitati per una segmentazione precisa delle immagini mediche.

Questo studio esamina l'efficacia dei corticosteroidi per le riacutizzazioni della BPCO attraverso vari dati di ricerca.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dai note cliniche usando modelli linguistici.

I progressi nel machine learning puntano a migliorare l'accuratezza nella classificazione dei calcoli renali.

Esplora come i valori di Shapley chiariscano le previsioni del machine learning nella sanità.

La ricerca esplora il ruolo dei batteri intestinali negli eventi avversi legati al sistema immunitario durante il trattamento del cancro.

Combinare diversi tipi di dati migliora le previsioni sui tassi di sopravvivenza dei pazienti in terapia intensiva.

Nuove linee guida puntano a migliorare la segnalazione dei sintomi per le malattie genetiche rare.

Metodi innovativi migliorano la rilevazione delle malattie cardiache usando dati ECG.

I ricercatori sviluppano metodi per migliorare la selezione dei farmaci per i singoli pazienti oncologici.

Nuova tecnologia migliora la ricostruzione della forma del cuore per diagnosi e trattamenti migliori.

Nuove strategie migliorano l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche per diagnosi migliori.

Il nuovo metodo DR-CoT migliora la diagnosi medica usando modelli di linguaggio.

L'ecografia polmonare è un modo veloce e sicuro per valutare le condizioni polmonari senza radiazioni.

M-FLAG migliora l'analisi delle immagini mediche usando modelli di linguaggio congelati e un addestramento ottimizzato.

CoAD migliora l'accuratezza della diagnosi automatica nella sanità grazie a una gestione dei sintomi migliore.

Questo studio valuta i biomarcatori basati su potenza e connettività per la chirurgia dell'epilessia.