Artigos mais recentes para Prontuários Eletrônicos de Saúde

EHR-ML melhora a modelagem preditiva na saúde pra ter melhores resultados pros pacientes.

Esse estudo mostra como o aprendizado de máquina pode melhorar os caminhos de diagnóstico para doenças complexas.

Pesquisas mostram a conexão entre sono e Alzheimer usando algoritmos de PNL.

Um estudo sobre métodos para detectar psicose através de prontuários eletrônicos de saúde.

A CLAIME integra dados estruturados e não estruturados de prontuários eletrônicos pra ter insights melhores sobre a saúde.

Estudo analisa a eficácia da IA em gerar resumos de alta de pacientes.

Usando um modelo novo pra prever os resultados dos pacientes a partir dos Prontuários Eletrônicos de Saúde.

Esse artigo fala sobre uma nova abordagem pra identificar efeitos colaterais de medicamentos ao longo do tempo.

Estudo avalia LLMs para detectar instabilidade habitacional em anotações clínicas.

Pesquisa explora o papel da IA em identificar o declínio cognitivo usando registros de saúde eletrônicos.

O modelo de IA Merlin melhora a leitura de exames de tomografia abdominal.

Lidar com dados faltando é fundamental para pesquisas de saúde confiáveis e cuidados com os pacientes.

Um novo modelo melhora a precisão na terapia do câncer com base nos perfis individuais dos pacientes.

Um novo modelo melhora a eficiência em estudos de coorte dentro da análise de saúde.

Explorando o papel dos dados sintéticos em melhorar os sistemas de IA na saúde.

Esse projeto simplifica os resumos de alta, diminuindo a carga de documentação para os médicos.

Combinar imagens de raio-X do tórax e prontuários eletrônicos melhora a precisão do diagnóstico.

Uma nova ferramenta automatiza a anonimização de prontuários médicos pra proteger a privacidade.

Esse estudo tem como objetivo melhorar a precisão do diagnóstico usando modelos avançados e gráficos de conhecimento.

O MEDFuse junta dados estruturados e não estruturados pra prever melhor os resultados de saúde.

Explorando o impacto do Hyperledger Fabric nos registros eletrônicos de saúde na África do Sul.

Este estudo foca em usar modelos de linguagem pra identificar eventos adversos de medicamentos a partir de anotações clínicas.

Uma nova abordagem prevê o risco de resistência a múltiplos medicamentos em pacientes de UTI usando dados dos pacientes.

Um novo método para proteger dados médicos usando blockchain e identidade auto-soberana.

Analisando métodos para estimar efeitos de tratamento com dados ausentes em registros eletrônicos de saúde.

Um novo modelo melhora a previsão de pacientes de alto risco usando dados históricos.

ARCI melhora as recomendações de medicamentos usando técnicas avançadas de análise de dados.

Usando gêmeos digitais pra melhorar previsões de saúde e resultados de tratamento.

O Formato Comum de Dados Longitudinais de UTI melhora a organização dos dados dos pacientes pra um atendimento melhor.

Este estudo desenvolve um modelo confiável para prever a mortalidade em pacientes com insuficiência cardíaca em UTI.

Os enfermeiros se adaptam a novos desafios na tecnologia de atendimento remoto ao paciente.

Um estudo quer encontrar novas possibilidades de tratamento usando medicamentos que já existem e IA.

Um modelo usa registros eletrônicos de saúde pra prever a necessidade futura de substituição de quadril.

Esse framework melhora a criação de listas de códigos pra uma gestão de pacientes melhor.

Pesquisa sobre prever resistência a antibióticos em pacientes com infecções na corrente sanguínea.

Pesquisa revela atitudes em relação a apps de saúde e compartilhamento de dados entre as gerações.

Deep learning melhora a análise de saúde com uma representação melhor dos dados médicos.

Pesquisas mostram os principais sintomas para a detecção precoce de transtornos mentais severos.

Novos métodos melhoram as previsões de problemas de saúde futuros usando imagens médicas.

Uma plataforma que melhora o uso de registros de saúde para pesquisa.