探索JAMA网络狗万体育下载地址开放的健康信息学集合,包括关于电子健康记录的开放获取科学,大数据方法等。
这项随机临床试验的二次分析使用无监督机器学习来评估老年晚期癌症患者症状严重程度集群与不良结局之间的关联。
这项调查研究考察了受访者对通过在线患者门户网站立即收到医学检查结果的态度和观点。
这个观点描述了统计学和机器学习之间的错误二分法,并提出了建立和评估临床预测模型的考虑因素。
这项诊断研究开发了一种机器学习模型,使用来自可穿戴数字设备的数据来检测儿童的注意力缺陷/多动障碍(ADHD)和睡眠问题。
这项预测研究使用来自公开在线、卫生服务和热线数据源的数据作为机器学习模型的输入,以估计每周和每年的枪支杀人负担,并讨论这种方法在公共卫生预防中的效用。
本诊断研究使用深度学习算法评估4种模型,这些模型在国家肺筛查试验中使用假定的非恶性肺结节的计算机断层成像特征来预测患者1年后的肺癌检测。
本质量改善研究评估了患者使用人工智能(AI)算法是否与患者用于远程医疗使用的皮肤病变图像的照片质量改善有关。
本病例对照研究通过使用自然语言处理提取的电子健康记录中的结构化数据和非结构化数据来确定健康的社会决定因素(SDOHs),评估退伍军人的自杀风险。
本研究考察了人工智能模型对基本心血管疾病预防问题的反应的适当性。
这项预后研究评估了先前由机器学习确定的组织病理学特征的病理学评分是否与结肠癌患者的生存有关。
这个定性研究描述了一种工具的发展,以录音记录临床医生和病人在病人遇到沟通诊断不确定性的互动。
本专题交流讨论了具有不寻常信仰和经历的个体在生成建模方法中提供对抗性示例的潜力,以理解精神病中的妄想和幻觉。
本研究检查了用于监测州级药物过量的现有数据,并根据其及时性、药物涉及程度和非致命结果的说明对其进行了描述。
本系统综述评估了精神病学中可用的人工智能模型的临床适用性和报告质量。
本调查研究使用具有全国代表性的人群来确定消费者对特定隐私保护的相对重要性的看法,包括同意、数据透明度、监管监督以及在各种数字健康数据使用中删除以前收集的个人数据的能力。
本诊断性研究评估了使用自然语言处理来衡量严重疾病成人交流干预的随机临床试验结果的性能、可行性和权力含义。
该决策分析模型研究了深度学习系统利用眼底图像评估帕金森病神经功能障碍的能力。
通过从下面的列表中选择一个或多狗万体育下载地址个主题来定制您的JAMA网络体验。