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    Global Surgical Robots Market to Record Strong Growth at 17.46% CAGR, Accounting for $14.31 Bn by 2030, North America Leading the Industry Due to Rising Adoption of Minimally Invasive Surgeries, Projects Kings Research.
    In: Women's Health Weekly, 2024-02-16, S. 2320-2320
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    Development and external validation of a nomogram for predicting postoperative adverse events in elderly patients undergoing lumbar fusion surgery: comparison of three predictive models.
    Wang, Shuai-Kang ; Wang, Peng ; et al.
    In: Journal of Orthopaedic Surgery & Research, Jg. 19 (2024-01-03), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    Reports on Robotics Findings from St Mary's Hospital Provide New Insights (Elective Robotic Partial Colon and Rectal Resections: Series of 170 Consecutive Robot Procedures Involving the Da Vinci Xi Robot By a Community General Surgeon).
    In: Clinical Oncology Week, 2023-04-18, S. 748-748
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Researchers Submit Patent Application, "Systems And Methods For Processing Medical Data", for Approval (USPTO 20230352133).
    In: Medical Devices & Surgical Technology Week, 2023-11-26, S. 2654-2654
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    Development of Machine Learning Algorithms for Predicting Preoperative and Postoperative Venous Thromboembolism in Patients Undergoing Surgery for Spinal Metastasis.
    Santipas, Borriwat ; Chanajit, Apisun ; et al.
    In: Siriraj Medical Journal, Jg. 76 (2024-06-01), Heft 6, S. 381-388
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    Venous thromboembolic disease in admitted blunt trauma patients: what matters?
    Lineberry, Camille ; Alexis, Dimitri ; et al.
    In: Thrombosis Journal, Jg. 21 (2023-10-27), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    Establishment of a prognostic model for gastric cancer patients who underwent radical gastrectomy using machine learning: a two-center study.
    Lu, Tong ; Lu, Miao ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-04-25, S. 1-10
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    Wie komme ich dran?
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    Surgical prediction of neonatal necrotizing enterocolitis based on radiomics and clinical information.
    Li, Yongteng ; Wu, Kai ; et al.
    In: Abdominal Radiology, Jg. 49 (2024-04-01), Heft 4, S. 1020-1030
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  9. Detailansicht für Treffer 9 öffnen
    Wearable Sensors as a Preoperative Assessment Tool: A Review.
    Syversen, Aron ; Dosis, Alexios ; et al.
    In: Sensors (14248220), Jg. 24 (2024-01-15), Heft 2, S. 482-514
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Comparison of Machine Learning and Logic Regression Algorithms for Predicting Lymph Node Metastasis in Patients with Gastric Cancer: A two-Center Study.
    Lu, Tong ; Fang, Yu ; et al.
    In: Technology in Cancer Research & Treatment, 2024-01-08, S. 1-10
    Online academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    A random forest algorithm-based prediction model for moderate to severe acute postoperative pain after orthopedic surgery under general anesthesia.
    Shi, Gaoxiang ; Liu, Geliang ; et al.
    In: BMC Anesthesiology, Jg. 23 (2023-11-06), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Development of Machine Learning Model for VO 2max Estimation Using a Patch-Type Single-Lead ECG Monitoring Device in Lung Resection Candidates.
    Lee, Hyun Ah ; Yu, Woosik ; et al.
    In: Healthcare (2227-9032), Jg. 11 (2023-11-01), Heft 21, S. 2863-2876
    Online academicJournal
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    Application of machine learning model in predicting the likelihood of blood transfusion after hip fracture surgery.
    Chen, Xiao ; Pan, Junpeng ; et al.
    In: Aging Clinical & Experimental Research, Jg. 35 (2023-11-01), Heft 11, S. 2643-2656
    Online academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Harnessing Machine Learning for Prediction of Postoperative Pulmonary Complications: Retrospective Cohort Design.
    Kim, Jong-Ho ; Cheon, Bo-Reum ; et al.
    In: Journal of Clinical Medicine, Jg. 12 (2023-09-01), Heft 17, S. 5681-5693
    Online academicJournal
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    Training prediction models for individual risk assessment of postoperative complications after surgery for colorectal cancer.
    Lin, V. ; Tsouchnika, A. ; et al.
    In: Techniques in Coloproctology, Jg. 26 (2022-08-01), Heft 8, S. 665-675
    Online academicJournal
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    Study Data from Massachusetts General Hospital Update Knowledge of Arthroplasty (Predicting 30-day Unplanned Hospital Readmission After Revision Total Knee Arthroplasty: Machine Learning Model Analysis of a National Patient Cohort).
    In: Medical Devices & Surgical Technology Week, 2024-04-04, S. 1246-1246
    serialPeriodical
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    Patent Issued for Robotic tattooing systems and related technologies (USPTO 11890441).
    In: Health & Medicine Week, 2024-03-01, S. 11646-11646
    serialPeriodical
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    A novel machine learning model for class III surgery decision.
    Lee, Hunter ; Ahmad, Sunna ; et al.
    In: Journal of Orofacial Orthopedics/Fortschritte der Kieferorthopadie, Jg. 85 (2024-07-01), Heft 4, S. 239-249
    Online academicJournal
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    Patient classification and attribute assessment based on machine learning techniques in the qualification process for surgical treatment of adrenal tumours.
    Wielogórska-Partyka, Marta ; Adamski, Marcin ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-05-16), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    An interpretable machine learning model to predict off-pump coronary artery bypass grafting-associated acute kidney injury.
    Zeng, Zhihe ; Tian, Xiao ; et al.
    In: Advances in Clinical & Experimental Medicine, Jg. 33 (2024-05-01), Heft 5, S. 473-481
    Online academicJournal
    Zugriff:
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