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【急診】利用ML識別在急診後72小時內再次「急診」的高風險患者

 【急診】利用ML識別在急診後72小時內再次「急診」的高風險患者   文章出處    JMIR AI       原文標題    Assessing Revisit Risk in Emergency Department Patients: Machine Le...

【膽管炎】透過無監督機器學習識別ICU「急性膽管炎」亞型

 【膽管炎】透過無監督機器學習識別ICU「急性膽管炎」亞型   文章出處    BMC Infectious Diseases       原文標題    The relationship between clinical subtypes, prognosis,...

【腦出血】基於無顯影劑CT,使用DL在急診分割大面積、形態不一的「腦出血(ICH)」病變

 【腦出血】基於無顯影劑CT,使用DL在急診分割大面積、形態不一的「腦出血(ICH)」病變   文章出處    Scientific Reports       原文標題    Adapting foundation models for rapid clinic...

【急診】利用自然語言處理(NLP)自動檢測兒童醫院急診病患病歷中的傷害病例

 【急診】利用自然語言處理(NLP)自動檢測兒童醫院急診病患病歷中的傷害病例   文章出處    JAMA Network       原文標題    AI-Driven Injury Reporting in Pediatric Emergency Depart...

【急診】人工智慧在急診室自動化損傷監測的應用

 【急診】人工智慧在急診室自動化損傷監測的應用   文章出處    JAMA Network       原文標題    AI Use for Injury Surveillance in Emergency Departments       文章序號 ...

【插管】利用AI輔助醫師在胸部X光上識別「氣管插管(ETT)」位置

 【插管】利用AI輔助醫師在胸部X光上識別「氣管插管(ETT)」位置   文章出處    Critical Care       原文標題    Evaluation of the impact of artificial intelligence-assiste...

【急診】使用機器學習預測患者在「急診室」未就診就離開的機率與預測因子

 【急診】使用機器學習預測患者在「急診室」未就診就離開的機率與預測因子   文章出處    BMC Emergency Medicine       原文標題    Predicting patient risk of leaving without being ...

【凝血】結合WGCNA與機器學習,識別「急性創傷性凝血異常(TIC)」的生物標記

 【凝血】結合WGCNA與機器學習,識別「急性創傷性凝血異常(TIC)」的生物標記   文章出處    Scientific Reports       原文標題    Integrated analysis of WGCNA and machine learni...

【譫妄】利用機器學習預測急診多重傷害病患的「譫妄」風險

 【譫妄】利用機器學習預測急診多重傷害病患的「譫妄」風險   文章出處    Frontiers in Physiology       原文標題    Development and Clinical Application of an Automated Ma...

【食物中毒】人工智慧和機器學習如何改變食物中毒疫情的監測

 【食物中毒】人工智慧和機器學習如何改變食物中毒疫情的監測   文章出處    Food poisoning news       原文標題    How AI and Machine Learning Are Transforming Food Poisonin...

【胸痛】利用機器學習預測「胸痛」風險與預測因子

 【胸痛】利用機器學習預測「胸痛」風險與預測因子   文章出處    Frontiers in Physiology       原文標題    Machine Learning Prediction and Interpretability Analysis o...

【急診】人工智慧在五個急診「外科手術」的應用

 【急診】人工智慧在五個急診「外科手術」的應用   文章出處    Cureus       原文標題    The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Emer...

【心臟病】透過電腦斷層血管攝影,使用DL預測急診室「急性胸痛」患者不良心臟事件(MACE)

 【心臟病】透過電腦斷層血管攝影,使用DL預測急診室「急性胸痛」患者不良心臟事件(MACE)   文章出處    RSNA       原文標題    Predicting Major Adverse Cardiac Events Using Deep Learn...

【虐童】人工智慧能有效識別「虐待兒童」案件,減少盛行率估計的錯誤

 【虐童】人工智慧能有效識別「虐待兒童」案件,減少盛行率估計的錯誤   文章出處    Contemporary Pediatrics       原文標題    Artificial intelligence improves accuracy in estim...

【急診】使用機器學習預測「急診室」兒科患者的檢傷分類

 【急診】使用機器學習預測「急診室」兒科患者的檢傷分類   文章出處    International Journal of Emergency Medicine       原文標題    Predicting triage of pediatric patie...