Uno studio ha sviluppato e applicato tre modelli di IA su un ampio database di dati real-life ottenendo livelli di identificazione di insufficienza cardiaca paragonabili a quelli ottenibili con un’analisi “manuale” delle cartelle cliniche
Modelli di IA si sono rivelati efficaci nell’identificare pazienti con insufficienza cardiaca in un contesto di real-life ottenendo risultati migliori rispetto all’applicazione dei criteri ICD
Accedi
OnTime
Per continuare la lettura è necessario essere registrati. Se hai già un account Xgate inserisci le tue credenziali, se sei un nuovo utente clicca su "Nuovo utente" e segui le istruzioni.
Articoli correlati
In futuro ecocardiografia ed ECG potenziate con l’AI per una diagnosi ancora più precoce di scompenso cardiaco
La diagnostica futura dello scompenso cardiaco probabilmente si avvarrà in modo sempre più massiccio di sistemi supportati dall’intelligenza artificiale per ridurre il tempo all’avvio del trattamento;...
2022: revisione sistematica sull'epidemiologia del cancro alla prostata e sui fattori di rischio
Il PCa è il secondo tumore più comune a livello globale. Queta revisione sistematica riassume le prove attuali sull’epidemiologia, sugli studi di screening, sulle tecniche diagnostiche e sui fattori d...
24 raccomandazioni sul monitoraggio dell'asma nei bambini elaborate dal gruppo di esperti Pediatric Asthma in Real Life
Un gruppo di esperti ha elaborato una serie di raccomandazioni volte a uniformare il più possibile il monitoraggio nei bambini asmatici in termini di frequenza delle visite e degli elementi valutati
