199 papers
Deze studie toont aan dat de door grote taalmodellen aangedreven workflow 'otto-SR' systematische reviews aanzienlijk kan versnellen door artikelselectie, data-extractie en beoordeling van risico op vertekening met hoge nauwkeurigheid te automatiseren, waardoor snellere en schaalbaardere bewijssynthese mogelijk wordt.
Een analyse van Reddit-berichten toont aan dat natuurlijke omgevingen voor jongeren met sociale angst zowel als verlichtend als triggerend kunnen werken, afhankelijk van de angst voor sociale beoordeling, wat wijst op de noodzaak van zorgvuldig ontworpen, natuurgerichte interventies die naast traditionele behandelingen kunnen worden ingezet.
Deze verkennende oogvolgstudie toont aan dat huisartsen tijdens suïcide-screening een aanzienlijk deel van hun visuele aandacht besteden aan het elektronisch patiëntendossier, wat leidt tot een gefragmenteerde communicatie en uitstel van het suïcidegesprek totdat risicofactoren zijn geverifieerd.
Dit onderzoek toont aan dat het combineren van klinische expertise met causale structuurleer leidt tot interpreteerbare en compacte voorspellingsmodellen voor acute hersendysfunctie in de pediatrische intensive care, die bijna even goed presteren als modellen met veel meer variabelen.
Dit artikel introduceert ED-Triage-Agent, een multi-agent AI-framework dat de klinische besluitvorming bij triage in de spoedeisende hulp ondersteunt door een mens-AI-samenwerking te faciliteren die de workflow nabootst, de autonomie van artsen behoudt en transparante ESI-classificaties biedt.
Dit paper introduceert Lilo Engine, een deterministische, vijf-laags veiligheidspijplijn voor therapeutische AI in zorginstellingen voor ouderen die, in tegenstelling tot eerdere multi-agent-systemen, door middel van structurele invarianten 100% crisisdetectie garandeert met een extreem lage latentie en volledige HIPAA-auditbaarheid.
Op basis van gegevens van meer dan 19 miljoen patiënten in de VS toont dit onderzoek aan dat hypermobiele Ehlers-Danlos (hEDS) vaker voorkomt dan gedacht en dat patiënten met deze aandoening, vooral bij gelijktijdige klachten zoals POTS of chronische vermoeidheid, een verhoogd risico lopen op Long COVID, waarbij de infectie vaak de eerste diagnose van hEDS onthult.
Deze studie toont aan dat het gebruik van samenwerkende grote taalmodellen (LLMs) de screening van systematische reviews aanzienlijk efficiënter en nauwkeuriger maakt dan het gebruik van individuele modellen.
Deze studie toont aan dat ChatGPT-4.0 NIH-grantabstracts over opioïdenverslaving effectiever codeert dan menselijke onderzoekers, wat resulteert in beschrijvingen met een hogere diepgang en relevantie.
Deze studie introduceert Sino-US-DrugQA, een tweetalig benchmarkdataset met bijna 12.000 meerkeuzevragen voor het evalueren van grote taalmodellen op hun vermogen om farmaceutische regelgeving tussen de VS en China te vergelijken, waarbij wordt geconcludeerd dat hoewel deze modellen nuttig zijn voor monolinguale queries, ze aanzienlijke beperkingen vertonen bij complexe, grensoverschrijdende redenering.
In deze studie met ASPREE-data bleek dat Random Survival Forests geen significant betere discriminatie of kalibratie bieden dan standaard Random Forests voor het voorspellen van de tijd tot het optreden van dementie, fysieke beperking of overlijden.
Deze studie toont aan dat een gestandaardiseerd prompt-gebaseerd raamwerk voor biomarkeranalyse klinisch nauwkeurige resultaten oplevert op 4.018 NHANES-patiënten, ongeacht het gebruikte grote taalmodel van verschillende leveranciers.
Dit artikel presenteert een hybride model dat Large Language Models combineert met Mixed-Integer Linear Programming om gepersonaliseerde en nauwkeurige maaltijdplannen te genereren die de beperkingen van afzonderlijke modellen overwinnen.
Dit artikel presenteert een computergestuurde pipeline die fenotypische gelijkenis combineert met netwerkprioritering om de diagnose van zeldzame ziekten te verbeteren en klinisch meer consistente differentiaaldiagnoses te genereren dan bestaande methoden.
Deze gepareerde pre-post-studie toont aan dat de implementatie van omgevings-AI voor klinische documentatie bij Mass General Brigham leidt tot vendor- en sectieafhankelijke veranderingen in de taalstructuur, waarbij met name de 'History of Present Illness'-sectie langere, syntactisch complexere en meer gestructureerde teksten oplevert dan handmatige notities.
Deze studie introduceert een 'slaapkaart' die aantoont dat een U-vormig verband bestaat tussen slaaptijd en biologische veroudering, waarbij zowel te korte als te lange slaap geassocieerd zijn met een hogere biologische leeftijd en een verhoogd ziekterisico, terwijl een slaapduur van 6,4 tot 7,8 uur optimaal lijkt voor gezond ouder worden.
Dit onderzoek toont aan dat in plaats van hallucinaties te verminderen, traditionele retrieval-augmented generation (RAG) deze in klinische contexten juist verhoogt, terwijl het gebruik van gestructureerde patiëntartefacten met expliciete herkomstvermelding een effectievere aanpak biedt om de betrouwbaarheid en veiligheid van AI-gestuurde medische beslissingen te waarborgen.
Deze studie presenteert een interpreteerbaar deep learning-framework dat fundusfoto's gebruikt om de biologische leeftijd van het netvlies te schatten en de onderliggende fysiologische heterogeniteit, zoals ontsteking en hemodynamische variatie, te ontrafelen.
Deze studie presenteert en valideert een schaalbaar algoritme dat elektronische gezondheidsregistratie-auditlogs gebruikt om met hoge nauwkeurigheid de primaire frontlijn-klinicus voor elke patiëntendag te identificeren, wat een efficiënter alternatief biedt voor arbeidsintensieve handmatige methoden.