Titre : Systèmes en direct

Systèmes en direct : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment les systèmes en direct aident-ils au diagnostic ?

Ils fournissent des outils d'évaluation et des bases de données pour un diagnostic rapide.
Diagnostic médical Systèmes d'information
#2

Peut-on diagnostiquer à distance avec ces systèmes ?

Oui, ils permettent des consultations à distance et l'analyse de données cliniques.
Télémédecine Consultation à distance
#3

Quels outils de diagnostic en ligne sont disponibles ?

Des questionnaires, des algorithmes et des outils d'imagerie en ligne sont disponibles.
Outils de diagnostic Imagerie médicale
#4

Les systèmes en direct sont-ils fiables pour le diagnostic ?

Ils sont généralement fiables, mais doivent être utilisés en complément d'une évaluation clinique.
Fiabilité des tests Évaluation clinique
#5

Comment les données sont-elles sécurisées dans ces systèmes ?

Des protocoles de sécurité et de cryptage protègent les données des patients.
Sécurité des données Protection des informations

Symptômes 5

#1

Comment signaler des symptômes en ligne ?

Les patients peuvent remplir des formulaires ou utiliser des applications dédiées.
Symptômes Applications de santé
#2

Les systèmes en direct peuvent-ils évaluer des symptômes ?

Oui, ils peuvent analyser les symptômes et suggérer des actions à entreprendre.
Évaluation des symptômes Systèmes d'aide à la décision
#3

Quels symptômes peuvent être suivis en ligne ?

Des symptômes variés comme la douleur, la fatigue ou des troubles respiratoires.
Suivi des symptômes Troubles respiratoires
#4

Les systèmes en direct offrent-ils des conseils sur les symptômes ?

Oui, ils fournissent des recommandations basées sur les symptômes signalés.
Conseils médicaux Recommandations de santé
#5

Peut-on comparer des symptômes avec d'autres utilisateurs ?

Certaines plateformes permettent de partager des expériences et des symptômes.
Partage d'expérience Communautés de santé

Prévention 5

#1

Comment les systèmes en direct aident-ils à la prévention ?

Ils fournissent des conseils de prévention et des rappels de vaccination.
Prévention des maladies Vaccination
#2

Peut-on suivre ses habitudes de santé en ligne ?

Oui, de nombreuses applications permettent de suivre l'alimentation et l'exercice.
Suivi de la santé Habitudes de vie
#3

Les systèmes en direct offrent-ils des programmes de prévention ?

Oui, ils proposent des programmes de sensibilisation et de prévention des maladies.
Programmes de prévention Sensibilisation à la santé
#4

Comment les utilisateurs sont-ils informés des risques ?

Des alertes et des notifications sur les risques de santé sont envoyées aux utilisateurs.
Alertes de santé Risques pour la santé
#5

Les systèmes en direct aident-ils à la gestion du stress ?

Oui, ils offrent des ressources et des outils pour la gestion du stress et du bien-être.
Gestion du stress Bien-être mental

Traitements 5

#1

Comment les traitements sont-ils gérés en ligne ?

Les systèmes en direct permettent de suivre les traitements et d'ajuster les prescriptions.
Gestion des traitements Prescriptions électroniques
#2

Peut-on recevoir des traitements à distance ?

Oui, certains traitements peuvent être prescrits et suivis à distance.
Télémédecine Pharmacie en ligne
#3

Les systèmes en direct offrent-ils des options de traitement personnalisées ?

Oui, ils peuvent proposer des traitements adaptés aux besoins individuels des patients.
Médecine personnalisée Options de traitement
#4

Comment les effets secondaires des traitements sont-ils suivis ?

Les patients peuvent signaler les effets secondaires via des plateformes en ligne.
Effets secondaires Suivi des patients
#5

Les systèmes en direct fournissent-ils des informations sur les traitements ?

Oui, ils offrent des ressources éducatives sur les traitements disponibles.
Éducation des patients Informations sur les traitements

Complications 5

#1

Comment les complications sont-elles suivies en ligne ?

Les patients peuvent signaler des complications via des plateformes de santé.
Suivi des complications Plateformes de santé
#2

Les systèmes en direct préviennent-ils des complications ?

Oui, ils alertent les utilisateurs sur les signes de complications potentielles.
Prévention des complications Signes d'alerte
#3

Peut-on obtenir des conseils sur les complications en ligne ?

Oui, des conseils et des ressources sont disponibles pour gérer les complications.
Conseils médicaux Gestion des complications
#4

Comment les complications sont-elles documentées ?

Elles sont souvent enregistrées dans des dossiers médicaux électroniques pour suivi.
Dossiers médicaux Documentation médicale
#5

Les systèmes en direct aident-ils à la recherche sur les complications ?

Oui, ils collectent des données pour la recherche sur les complications de santé.
Recherche médicale Données de santé

Facteurs de risque 5

#1

Comment les facteurs de risque sont-ils évalués en ligne ?

Les utilisateurs peuvent remplir des questionnaires pour évaluer leurs facteurs de risque.
Évaluation des risques Questionnaires de santé
#2

Les systèmes en direct identifient-ils des facteurs de risque ?

Oui, ils analysent les données pour identifier des facteurs de risque spécifiques.
Analyse des données Facteurs de risque
#3

Peut-on recevoir des conseils sur les facteurs de risque ?

Oui, des recommandations personnalisées sont fournies en fonction des résultats.
Conseils personnalisés Prévention des maladies
#4

Comment les utilisateurs sont-ils informés des nouveaux facteurs de risque ?

Des alertes et des mises à jour sur les recherches récentes sont envoyées aux utilisateurs.
Mises à jour de santé Recherche sur les risques
#5

Les systèmes en direct aident-ils à réduire les facteurs de risque ?

Oui, ils proposent des programmes et des ressources pour réduire les risques identifiés.
Réduction des risques Programmes de santé
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 01/01/2026

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Kayo Yanagisawa

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Symbiotic Systems Science, Cluster of Science and Technology, Fukushima University, 1 Kanayagawa, Fukushima, 960-1296, Japan. kayo.yanagisawa.jp@gmail.com.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Makoto Matsueda

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fukushima Environmental Safety Center, Sector of Fukushima Research and Development, Japan Atomic Energy Agency, 10-2 Fukasaku, Miharu, Tamura, Fukushima, 963-7700, Japan.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Makoto Furukawa

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Symbiotic Systems Science, Cluster of Science and Technology, Fukushima University, 1 Kanayagawa, Fukushima, 960-1296, Japan.
  • PerkinElmer Japan Co., Ltd., 134 Godo, Hodogaya, Yokohama, Kanagawa, 240-0005, Japan.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Yoshitaka Takagai

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Symbiotic Systems Science, Cluster of Science and Technology, Fukushima University, 1 Kanayagawa, Fukushima, 960-1296, Japan. s015@ipc.fukushima-u.ac.jp.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Qilong Xue

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmaceutical Engineering of Traditional Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617 China.
  • State Key Laboratory of Component Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617, China.
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Peiqi Miao

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Tianjin Modern Innovative TCM Technology Co., Ltd., Tianjin 300380, China.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Kunhong Miao

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmaceutical Engineering of Traditional Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617 China.
  • State Key Laboratory of Component Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617, China.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Yang Yu

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmaceutical Engineering of Traditional Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617 China.
  • State Key Laboratory of Component Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617, China.
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Zheng Li

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmaceutical Engineering of Traditional Chinese Medicine, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617 China.
  • State Key Laboratory of Component Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617, China.
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Stefan Sigle

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Affiliations :
  • Department of Telemedicine, University Clinic Münster, University of Münster, Münster, Germany.
  • Center for Medical Informatics and Telemedicine, Faculty of Medicine, University of Chile, Santiago, Chile.
  • MOLIT Institute, Heilbronn, Germany.
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Pilar Barriga

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Affiliations :
  • Center for Medical Informatics and Telemedicine, Faculty of Medicine, University of Chile, Santiago, Chile.
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Francisco Javier Correa Fernández

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Affiliations :
  • National Center for Information Systems in Healthcare, Santiago, Chile.
Publications dans "Systèmes en direct" :

Christian Juhra

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Affiliations :
  • Department of Telemedicine, University Clinic Münster, University of Münster, Münster, Germany.
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Steffen Härtel

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Affiliations :
  • Center for Medical Informatics and Telemedicine, Faculty of Medicine, University of Chile, Santiago, Chile.
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Christian Fegeler

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Affiliations :
  • MOLIT Institute, Heilbronn, Germany.
  • Institute for Medicine, Informatics and Economy, Faculty of Informatics, University of Heilbronn, Heilbronn, Germany.
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Guang-Yong Chen

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Min Gan

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Long Chen

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C L Philip Chen

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Jawad Sadek

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Affiliations :
  • National Institute for Health Research Innovation Observatory, Population Health Science Institute, Newcastle University, UK. Electronic address: j.sadek@hotmail.com.
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Sources (10000 au total)

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An online automatic sorting system for defective

To establish a deep-learning architecture based on faster region-based convolutional neural networks (Faster R-CNN) algorithm for detection and sorting of red ginseng (... A Faster R-CNN based classifier was trained with around 20 000 samples with mean average precision value (mAP) of 0.95. A traditional image processing method based on feedforward neural network (FNN) ... An independent set of 2 000 red ginsengs were used to validate the performance of the Faster R-CNN based online sorting system in three parallel tests, achieving accuracy of 95.8%, 95.2% and 96.2%, re... The overall results indicated that the proposed Faster R-CNN based classification model has great potential for non-destructive detection of red ginseng with internal defects....

On-line monitoring of total sugar during kombucha fermentation process by near-infrared spectroscopy: Comparison of linear and non-linear multiple calibration methods.

Kombucha is widely recognized for its health benefits, and it facilitates high-quality transformation and utilization of tea during the fermentation process. Implementing on-line monitoring for the ko...