Articoli più recenti per Sanità

COPE-SCD offre risorse fondamentali per le famiglie dopo aver perso un proprio caro in modo inaspettato.

Nuove migliorie adattano i modelli di machine learning a dati rumorosi e irregolari.

Un nuovo framework migliora le previsioni sui risultati dei pazienti usando dati medici diversi.

Uno studio rivela ritardi significativi nella diagnosi delle malattie per le donne rispetto agli uomini.

Il framework MC-DRE migliora l'identificazione degli eventi correlati ai farmaci attraverso un'integrazione multiaspetto.

Esaminare l'equità nell'apprendimento automatico per ridurre il bias in settori critici.

E.PathDash semplifica l'analisi dei dati per la ricerca sulla fibrosi cistica, migliorando le informazioni sui trattamenti.

Un approccio probabilistico migliora la classificazione dei dati di serie temporali con valori mancanti.

Il nostro studio usa tecniche di visione artificiale per migliorare l'accuratezza delle etichette nei dati EHR.

Esaminare l'impatto della salute cognitiva sulle popolazioni anziane in Egitto.

La ricerca mostra potenzialità nel prevedere l'età usando risonanze magnetiche dell'intero corpo.

Investigando come le competenze di RCP vengano mantenute tra gli infermieri di terapia intensiva e di cura generale.

Questo articolo esplora come le risposte immunitarie influenzano la gravità del COVID-19.

MEB affronta contesti rumorosi nelle decisioni per ottenere ricompense migliori.

Una panoramica dell'impatto della convoluzione in vari campi e del suo sviluppo storico.

Un nuovo attacco mostra rischi per la sicurezza dei dati dei pazienti nei sistemi di apprendimento federato.

La ricerca migliora gli algoritmi per identificare pazienti simili usando i codici ICD.

Uno studio ha trovato che livelli più alti di proteine ABO sono legati a complicazioni in gravidanza.

Nuove scoperte sui sistemi cardiovascolari migliorano i metodi di trattamento per le malattie cardiache.

Esplorare l'impatto dei dati del mondo reale sulle valutazioni delle tecnologie sanitarie.

EDICT migliora le previsioni per i dati raccolti a intervalli irregolari, migliorando il processo decisionale.

Un nuovo modello ottimizza la cura preventiva per il diabete, migliorando i risultati per i pazienti e riducendo i costi.

Questo articolo esplora metodi per rimuovere il rumore dalle registrazioni EEG per un'analisi migliore.

GastroVision offre 8.000 immagini endoscopiche per migliorare la diagnosi delle malattie gastrointestinali.

Esaminare i costi e i benefici della medicina personalizzata negli ospedali con risorse limitate.

Un nuovo metodo migliora i ViTs per immagini mediche più sicure.

Esaminare l'impatto della diagnosi genetica sui bambini con disturbi dello sviluppo.

Un framework per creare dispositivi smart equi e inclusivi.

Lo studio esamina la capacità di GPT-3.5-turbo di fornire raccomandazioni cliniche in situazioni di emergenza.

Nuovi metodi mirano a migliorare la calibrazione nei modelli di previsione del rischio tra gruppi diversi.

Un dataset per migliorare i sistemi di diagnosi differenziale automatica per una migliore interazione con i pazienti.

Sviluppare uno strumento per valutare i rischi di emergenza e mortalità per i pazienti con epilessia.

IGNNet punta a dare spiegazioni chiare per le previsioni del machine learning.

Un nuovo riferimento per valutare i modelli linguistici nei contesti medici cinesi.

Questo articolo mette in evidenza come la diagnosi di ADHD varia a seconda del genere e dell'età.

Scopri come gli alberi decisionali ottimali migliorano il processo decisionale in ambiti critici.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento vocale in campi specifici senza bisogno di tanti dati.

Un nuovo standard punta a ridurre le informazioni false nelle applicazioni sanitarie dei LLM.

SeeNV semplifica il processo di revisione per le varianti del numero di copie nei test genetici.

TIP-Net migliora la qualità delle immagini cardiache usando la tecnologia SPECT.