Ciências da saúde - Informatica sanitaria

A pontuação de saúde DKABio traz novas ideias pra uma gestão de saúde personalizada.

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

Analisando os efeitos da cafeína nos resultados da gravidez e no desenvolvimento infantil.

Um novo modelo melhora a classificação de pólipos colorretais usando aprendizado profundo.

Este estudo analisa a eficácia de modelos de linguagem personalizados em ambientes médicos.

Um novo modelo tem como objetivo melhorar o planejamento da alta hospitalar e o cuidado com os pacientes.

Métodos avançados visam reduzir os riscos de quedas para pacientes pós-cirúrgicos.

Esse estudo melhora as previsões de mortalidade por sepse usando técnicas eficazes de aprendizado de máquina.

Novos métodos mostram potencial em prever resultados para pacientes com DAC.

Siamese-PTM melhora a recrutamento de pacientes para testes clínicos usando aprendizado profundo.

Um estudo sobre como melhorar a clareza das informações de saúde pra que os pacientes entendam melhor.

Explorando como as tecnologias de NLP podem transformar os serviços de saúde na África.

Este estudo analisa como as informações sobre o tratamento de AR são compartilhadas e percebidas.

Estudo mostra como várias condições de saúde se relacionam com os riscos de depressão.

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

Modelos de IA melhoram a detecção precoce do câncer de pulmão com técnicas de imagem avançadas.

Um estudo desenvolve um modelo pra avaliar as taxas de sobrevivência de pacientes de UTI em ventiladores.

Soluções de IA automatizadas simplificam a harmonização de dados na pesquisa clínica.

Estudo destaca diferenças na documentação de decisões médicas com base na proficiência linguística.

Um olhar sobre como os dispositivos medem os níveis de oxigênio e sua confiabilidade.

Um esquema para o desenvolvimento ético da IA em sistemas de saúde.

Explorando como desastres naturais afetam a radioterapia e o tratamento do câncer.

Um estudo investiga o aprendizado de máquina para prever a conversão de CIS em EM.

Estudo analisa os efeitos da temperatura em LLMs em tarefas clínicas usando dados de pacientes.

Uma olhada em melhorar a diversidade de participantes em testes clínicos através de métodos virtuais.

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

O MSPTDfast melhora a velocidade de detecção de batimentos em dispositivos de monitoramento de saúde.

Um novo método melhora a precisão na previsão do risco de doenças usando termos de interação.

A TXGNN quer descobrir novas utilidades para remédios que já existem, principalmente para doenças raras.

Investigando como dados sintéticos ajudam nos avanços da saúde e enfrentam desafios importantes.

Analisando o crescimento e os desafios dos modelos de previsão nos cuidados aos pacientes.

Este estudo analisa a relação entre a mortalidade excessiva, taxas de vacinação e condições econômicas nos estados americanos.

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

Explorando como os LLMs podem impactar o atendimento ao paciente e a análise de dados na saúde.

Um olhar sobre a cross-reatividade em alergias e os métodos de pesquisa modernos.

Integrar registros de saúde e exames de cérebro melhora a detecção precoce do Alzheimer.

Explorando como a IA generativa transforma a imagem médica e a educação.

Aumento nos casos de monkeypox leva a uma resposta urgente da saúde pública e esforços de vacinação.

A pesquisa destaca riscos potenciais relacionados ao tratamento com finasterida para queda de cabelo.

Modelos de deep learning, tipo U-Net, tão mudando a forma como a segmentação de células é feita em imagens de microscopia.