Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Computer-Aided Design
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment le traitement des données aide-t-il au diagnostic ?
Il permet d'analyser rapidement de grandes quantités de données pour identifier des tendances.
Traitement des donnéesDiagnostic médical
#2
Quels outils sont utilisés pour le diagnostic automatisé ?
Des algorithmes d'apprentissage automatique et des systèmes d'aide à la décision médicale.
Systèmes d'aide à la décisionApprentissage automatique
#3
Le traitement des données peut-il réduire les erreurs de diagnostic ?
Oui, il améliore la précision en fournissant des analyses basées sur des données probantes.
Erreurs de diagnosticAnalyse de données
#4
Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?
Des données cliniques, biologiques et d'imagerie médicale sont couramment utilisées.
Données cliniquesImagerie médicale
#5
Le traitement des données est-il utilisé en médecine préventive ?
Oui, il aide à identifier les facteurs de risque et à prédire les maladies.
Médecine préventiveFacteurs de risque
Symptômes
5
#1
Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?
Elles permettent de corréler des symptômes à des maladies à partir de vastes bases de données.
SymptômesBases de données médicales
#2
Les symptômes peuvent-ils être prédits par des algorithmes ?
Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer la probabilité de symptômes basés sur des données.
Modèles prédictifsSymptômes
#3
Quels types de symptômes sont souvent analysés ?
Les symptômes courants comme la douleur, la fatigue et les troubles respiratoires sont analysés.
DouleurFatigue
#4
Le traitement des données peut-il aider à suivre l'évolution des symptômes ?
Oui, il permet de surveiller les changements dans les symptômes au fil du temps.
Suivi des symptômesÉvolution des maladies
#5
Les symptômes peuvent-ils être classés par traitement des données ?
Oui, ils peuvent être classés par fréquence, gravité et association avec des maladies.
Classification des symptômesFréquence des symptômes
Prévention
5
#1
Le traitement des données aide-t-il à la prévention des maladies ?
Oui, il identifie les tendances et les facteurs de risque pour des interventions précoces.
Prévention des maladiesFacteurs de risque
#2
Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?
Des données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont analysées.
Données épidémiologiquesPrévention
#3
Comment les données aident-elles à sensibiliser le public ?
Elles fournissent des informations sur les risques et les comportements sains à adopter.
SensibilisationComportements sains
#4
Le traitement des données peut-il améliorer les programmes de vaccination ?
Oui, il aide à cibler les populations à risque et à évaluer l'efficacité des campagnes.
Programmes de vaccinationÉvaluation des campagnes
#5
Comment les données influencent-elles les politiques de santé publique ?
Elles fournissent des preuves pour orienter les décisions et les priorités en santé publique.
Politiques de santé publiqueÉvidence en santé
Traitements
5
#1
Comment le traitement des données influence-t-il les choix thérapeutiques ?
Il fournit des recommandations basées sur des données probantes et des résultats antérieurs.
Choix thérapeutiquesDonnées probantes
#2
Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce aux données ?
Oui, l'analyse des données permet de personnaliser les traitements selon le profil du patient.
Médecine personnaliséeAnalyse de données
#3
Quels types de données sont utilisés pour évaluer l'efficacité des traitements ?
Des données cliniques, des résultats de laboratoire et des retours des patients sont utilisés.
Efficacité des traitementsRésultats cliniques
#4
Le traitement des données peut-il prédire les effets secondaires ?
Oui, il peut identifier des modèles d'effets secondaires à partir de données historiques.
Effets secondairesAnalyse de données
#5
Comment les données aident-elles à évaluer les traitements alternatifs ?
Elles permettent de comparer l'efficacité et la sécurité des traitements alternatifs.
Traitements alternatifsÉvaluation des traitements
Complications
5
#1
Le traitement des données peut-il identifier des complications précoces ?
Oui, il permet de détecter des signes avant-coureurs de complications à partir des données.
ComplicationsDétection précoce
#2
Quels types de complications sont souvent analysés ?
Des complications liées aux traitements, aux maladies chroniques et aux infections sont analysées.
Complications des traitementsMaladies chroniques
#3
Comment les données aident-elles à gérer les complications ?
Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les résultats des interventions.
Gestion des complicationsMeilleures pratiques
#4
Le traitement des données peut-il aider à prévenir les complications ?
Oui, il permet d'identifier les patients à risque et d'adapter les soins en conséquence.
Prévention des complicationsSoins adaptés
#5
Les complications peuvent-elles être prédites par des modèles de données ?
Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications basées sur des données.
Modèles prédictifsRisque de complications
Facteurs de risque
5
#1
Comment le traitement des données identifie-t-il les facteurs de risque ?
Il analyse des données démographiques, comportementales et cliniques pour identifier des corrélations.
Facteurs de risqueAnalyse des données
#2
Quels facteurs de risque sont souvent étudiés ?
Des facteurs comme l'âge, le sexe, le mode de vie et les antécédents médicaux sont analysés.
Antécédents médicauxMode de vie
#3
Le traitement des données peut-il aider à réduire les facteurs de risque ?
Oui, il permet de cibler des interventions spécifiques pour réduire les risques identifiés.
Interventions cibléesRéduction des risques
#4
Comment les données influencent-elles les recommandations de santé ?
Elles fournissent des bases solides pour formuler des recommandations basées sur des preuves.
Recommandations de santéÉvidence en santé
#5
Les facteurs de risque peuvent-ils être modélisés ?
Oui, des modèles statistiques peuvent prédire l'impact des facteurs de risque sur la santé.
Modélisation statistiqueImpact sur la santé
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Division of Epidemiology, University of Utah, School of Medicine, Salt Lake City, UT, United States.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
Electronics and Communication Engineering School, Jilin Technology College of Electronic Information, Jilin 132021, China.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
Heilongjiang Province Key Laboratory of Laser Spectroscopy Technology and Application, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
National Experimental Teaching Demonstration Center for Measurement and Control Technology and Instrumentation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
Electronics and Communication Engineering School, Jilin Technology College of Electronic Information, Jilin 132021, China.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
As globalization picks up speed, product innovation-the driving force behind business growth and market competition-becomes increasingly important for advancing product design technology. Computer-aid...
The introduction of computational techniques to pharmaceutical chemistry and molecular biology in the 20th century has changed the way people develop drugs [...]....
Approved or licensed antiviral drugs have limited applications because of their drug resistance and severe adverse effects. By contrast, by stabilizing or destroying the viral capsid, compounds known ...
To evaluate the effect of additive and subtractive manufacturing on the accuracy (trueness and precision) of fixed partial denture patterns (FPDPs) used for casting or pressing....
A 3-unit complete coverage FPD on mandibular right first premolar and first molar teeth was virtually designed. Using the design data, FPD patterns were fabricated from an additively manufactured resi...
Significant differences were found among the RMS values for overall (P<.001) and each surface (P≤.040) evaluated. PR had the highest overall (P≤.011) and intaglio surface (P≤.01) deviations, while the...
BW and YW FPDPs mostly had higher trueness compared with PR FPDPs. However, considering relatively smaller deviations at marginal and intaglio surfaces and the fact that patterns mostly had similar pr...
Definitive 3-unit fixed partial dentures fabricated by using tested patterns may be similar. However, FPDs fabricated with tested additively manufactured resin patterns might result in more chairside ...
The purpose was to investigate the alterations in surface properties of different resin-matrix CAD/CAM ceramics following tooth brushing simulation (TBS) and compare them with a direct resin composite...
Four resin-based CAD/CAM restoratives (Brilliant Crios-BR, Lava™ Ultimate-LV, Grandio Blocs-GR and Shofu Block HC-SH), a leucite-reinforced glass ceramic (IPS Empress® CAD-EC) and a resin composite (F...
After TBS, all the experimental groups exhibited surface loss to different extent. FZ and BR presented the highest surface loss, while EC and GR the lowest (p < 0.05). Regarding surface roughness, all...
The tested resin-matrix CAD/CAM ceramic restorative materials showed a competent behavior against abrasive forces applied during TBS. Surface loss and roughness changes were material dependent and sup...
Tooth brushing affected differently the surface of the tested restorative materials. However, the abrasive wear that was induced was negligible. Clinical studies are necessary to ascertain if there is...
A growing number of out-of-equilibrium systems have been created and investigated in chemical laboratories over the past decade. One way to achieve this is to create a reaction cycle, in which the for...
This study assessed the changes in color stability and biocompatibility of computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD-CAM) glass-ceramics after ultraviolet weathering (UW) aging....
A total of 300 plate-shaped specimens (12.0 × 14.0 × 1.5 mm...
The brightness and redness or greenness were reduced in all groups after aging. After the first aging, V exhibited the largest color change and E exhibited the smallest color change. After the second ...
Leucite-reinforced glass-ceramic exhibit the highest color stability and biocompatibility after aging. The color stability and biocompatibility of CAD-CAM glass-ceramics depend on the aging process an...
Various CAD-CAM glass-ceramics exhibit adequate color stability after UW aging. The leucite-reinforced glass-ceramics exhibit the highest color stability, cell proliferation, and viability after aging...
Computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technology transformed the world of restorative dentistry. The objectives were to assess pre-doctoral dental students' CAD/CAM-related educ...
A total of 358 pre-doctoral dental students from 17 of the 68 US dental schools responded to a web-based anonymous survey....
CAD/CAM-related classroom-based education was likely to happen in lectures (87.2%) and simulated exercises as part of a class (86.9%). Faculty were most likely to provide CAD/CAM instruction (87.9%), ...
The majority of students in the US dental schools appreciate CAD/CAM technology, consider it to be the future of dentistry, and believe it makes them better dentists. The fact that the majority is not...
The purpose of this study was to clarify the discoloration of fiber-reinforced composite resin (FRC) disc materials. The color differences (ΔEs) of three CAD/CAM disc materials, FRC with different fib...
Central nervous system (CNS) disorders are a therapeutic area in drug discovery where demand for new treatments greatly exceeds approved treatment options. This is complicated by the high failure rate...