
评估与贫血相关的YouTube视频:可靠的教育还是错误信息的风险?
最近的一项研究评估了YouTube上与贫血相关的视频的质量、可靠性和受欢迎程度,揭示了中等的变化,并强调了医疗专业人员参与确保在线内容准确性的必要性。
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最近的一项研究评估了YouTube上与贫血相关的视频的质量、可靠性和受欢迎程度,揭示了中等的变化,并强调了医疗专业人员参与确保在线内容准确性的必要性。

对903个FDA批准的人工智能医疗设备的全面分析显示,临床性能数据和人口统计学包容性有限,强调了持续评估以确保安全、有效临床应用的必要性。

最近的一项调查显示,澳大利亚皮肤科医生正在谨慎地将人工智能(AI)整合到实践中,重视诊断使用的准确性和信任度。他们对AI提高患者可及性和减少工作量持乐观态度,但对数据透明度和企业影响表示担忧。

结合影像组学和临床数据的机器学习模型在预测接受阿特珠单抗加贝伐珠单抗治疗的不可切除肝细胞癌患者的生存率和治疗反应方面优于传统临床生物标志物。

AIRE-CHB,一种新型的人工智能增强心电图模型,显著提高了对新发完全性心脏传导阻滞的预测能力,优于传统的双束支阻滞评估,并在风险分层和管理中展现出临床应用潜力。

人工智能辅助数字病理学提高了代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)中纤维化分期的病理医生间一致性,增强了临床试验的准确性和效率。

一项多中心试验表明,将基于人工智能的计算机辅助检测与水交换结肠镜检查结合使用,可以显著增加每次结肠镜检查中检测到的腺瘤数量,而不会延长手术时间或增加非肿瘤性病变的检测。

本综述评估了基于大型语言模型的医疗保健AI代理系统,表明其在临床任务准确性方面优于基础模型,特别是在复杂场景中。多代理架构显示出前景,但需要进一步的实际验证。

一项随机对照试验评估了人工智能辅助框架在电诊断报告解读中的应用,发现与标准医生报告相比没有显著改善,但强调了常规病例中潜在的工作流程优势。

AID-ME试验表明,基于人工智能的临床决策支持系统显著提高了中度至重度主要抑郁症的缓解率,并加速了症状改善。

一项评估基于AI的平台Diagnocat的研究显示,该平台在检测非根管治疗磨牙的根尖透射影方面具有高敏感性但中等特异性。根管治疗后的准确性降低,强调了临床医生监督的重要性。

一项随机对照试验表明,将基于深度语言学习模型(DLM)的模拟整合到外科培训中,显著提高了高年级医学生的病史采集技能和沟通信心。

一项随机对照试验表明,人工智能辅助适度提高了牙医在诊断根尖周透射影(PRs)时的准确性,主要通过减少假阳性,对初级临床医生尤其有益,并促使治疗决策更加保守。

这项随机试验表明,使用深度语言学习模型作为模拟患者可以显著提高高年级医学生在临床轮转期间的外科病史采集技能和自信心。

基于临床数据训练的机器学习模型在CT扫描中预测冠状动脉疾病的准确性优于传统风险评分,可能指导心血管护理中的资源更有效利用。

一项为期28天的随机对照试验表明,基于大型语言模型训练的对话型AI通过在短视频应用中集成对话干预,有效减少了年轻人的轻度抑郁和焦虑症状。

一项随机试验表明,通过人工智能辅助光学诊断保留小的非肿瘤性结直肠息肉与系统性切除一样安全有效,支持更少侵入性的结肠镜检查策略。

一种新型深度学习模型能够从视盘照片中预测视网膜神经纤维层厚度,从而实现对眼压升高患者原发性开角型青光眼的风险分层。基线和纵向变化与疾病转化高度相关。

通过视盘照片预测视网膜神经纤维层(RNFL)厚度的深度学习模型可以识别出眼压增高患者中患原发性开角型青光眼(POAG)的风险较高的个体,从而提高早期风险评估和监测疾病进展的能力。
可穿戴设备数据揭示了长新冠中不同的生理和行为模式,反映了症状的异质性,且在尼马特雷韦-利托那韦与安慰剂组之间未发现显著差异。
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