Khai thác machine learning để dự đoán kết cục do người bệnh tự báo cáo sau tái tạo vú: Một bước tiến trong chăm sóc phẫu thuật cá thể hóa
Posted inPlastic Surgery/Phẫu thuật thẩm mỹ Sức khỏe

Khai thác machine learning để dự đoán kết cục do người bệnh tự báo cáo sau tái tạo vú: Một bước tiến trong chăm sóc phẫu thuật cá thể hóa

Nghiên cứu gần đây cho thấy các thuật toán machine learning có thể dự đoán chính xác các kết cục do người bệnh tự báo cáo sau 1 năm phẫu thuật tái tạo vú, qua đó có tiềm năng tăng cường ra quyết định chung và lập kế hoạch chăm sóc cá thể hóa.
Khai thác Machine Learning để dự đoán tiên lượng chính xác trong hemophagocytic lymphohistiocytosis thứ phát
Posted inCritical Care/Chăm sóc đặc biệt Hematology-Oncology/Huyết học Sức khỏe

Khai thác Machine Learning để dự đoán tiên lượng chính xác trong hemophagocytic lymphohistiocytosis thứ phát

HLH-Risk-Calculator sử dụng machine learning để dự đoán mức độ nặng ban đầu và tử vong tại nhiều thời điểm ở bệnh nhân trưởng thành bị hemophagocytic lymphohistiocytosis thứ phát, đồng thời làm nổi bật các biomarker then chốt và nhấn mạnh sự cần thiết của thẩm định bên ngoài.
Đột phá trong chẩn đoán hình ảnh tai: CT tổng hợp từ MRI xương thái dương bằng học máy
Posted inOtorhinolaryngology/Tai mũi họng Radiology/X quang Sức khỏe

Đột phá trong chẩn đoán hình ảnh tai: CT tổng hợp từ MRI xương thái dương bằng học máy

Thuật toán học máy có thể tạo ảnh CT tổng hợp từ MRI xương thái dương, cho phép quan sát đồng thời xương và mô mềm mà không cần bức xạ, hữu ích cho lập kế hoạch phẫu thuật tai và định vị giải phẫu.
Đào tạo tâm thức dựa trên trường học không vượt trội hơn so với chăm sóc tiêu chuẩn cho sức khỏe tâm thần thanh thiếu niên: Những nhận xét từ thử nghiệm MYRIAD
Posted inPediatrics/Nhi khoa Psychiatry/Tâm thần học Sức khỏe

Đào tạo tâm thức dựa trên trường học không vượt trội hơn so với chăm sóc tiêu chuẩn cho sức khỏe tâm thần thanh thiếu niên: Những nhận xét từ thử nghiệm MYRIAD

Phân tích quy mô lớn của thử nghiệm MYRIAD cho thấy rằng đào tạo tâm thức dựa trên trường học không giảm nguy cơ trầm cảm ở thanh thiếu niên hiệu quả hơn. Mặc dù máy học đã xác định được một số nhóm tiềm năng có thể phản ứng, lợi ích lâm sàng vẫn rất nhỏ, mặc dù đã ghi nhận được cải thiện ngắn hạn về tình trạng mệt mỏi của giáo viên.