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Maschinelles Lernen verspricht große Fortschritte in der Medizin, doch elektronische Gesundheitsakten (EHRs) sind häufig lückenhaft und unv…

Ein neues Modell namens LITT (Timing-Transformer) kann die zeitliche Reihenfolge von Ereignissen in elektronischen Gesundheitsakten (EHR) e…

Die Gesundheitsbranche setzt vermehrt auf KI, um Diagnosen zu beschleunigen, Patientenakten zu analysieren und die Arbeitsbelastung von Fac…

Die manuelle Durchsicht von Patientenakten bleibt ein zeitintensiver und ressourcenhungriger Prozess, der Fachleute dazu zwingt, komplexe I…

In der Gastrointestinal‑Onkologie erfordert die klinische Entscheidungsfindung die gleichzeitige Auswertung von Endoskopie‑Bildern, Radiolo…

Die Nutzung elektronischer Patientenakten hat die medizinische Forschung revolutioniert, doch gleichzeitig stellen strenge Datenschutzgeset…

Care Access hat mit Amazon Bedrock Prompt Caching beeindruckende Ergebnisse erzielt: die Kosten für die Verarbeitung medizinischer Daten wu…

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert den Structure‑aware Hypergraph Transformer (SHGT), der die Vorhersage von Diagnosen a…

Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen großes Potenzial, um aus elektronischen Patientenakten (EHR) wertvolle Informationen zu extrahieren und k…

Mit dem neuen Ansatz ProtoEHR können digitale Gesundheitsdaten aus elektronischen Patientenakten (EHR) viel besser genutzt werden. Der Entw…

Die automatische Zuordnung von unstrukturierten Texten aus elektronischen Patientenakten zu den internationalen Klassifikationssystemen (IC…