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BEISPIEL · ILLUSTRATIV
FORSCHUNGS-DIGEST · 2026/05/11 06:00 UTC
Dein wöchentliches Paper-Digest
4 neue Paper · Herzinsuffizienz ML
01
Deep-Learning-EKG-Screening sagt neu auftretende Herzinsuffizienz zwei Jahre im Voraus voraus
Sample Journal · Autor A et al. · DOI: 10.0000/sample.demo01
KERNPUNKTE
  • AUC 0,91 in externer Validierung über 4 Krankenhaussysteme.
  • Übertraf NT-proBNP-Screening bei Patienten von 45–65 Jahren.
  • Open-Source-Gewichte veröffentlicht; klinischer Pilot in Q3 2026.
02
SGLT2-Inhibitoren und renale Ergebnisse: Real-World-Kohorte mit 142.000 Patienten
Sample Journal · Autor B et al.
+ 2 weitere Paper im Digest dieser Woche

Beispiel-Digest — Paper und Daten sind fiktiv und dienen nur zur Veranschaulichung.

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PubMed-Suche → KI-Formatierung → E-Mail-Versand.

Paper über maschinelles Lernen bei Herzinsuffizienz
("heart failure"[MeSH]) AND
(machine learning OR deep learning)
01

Intelligente Suchanfragen

Beschreiben Sie Ihr Forschungsinteresse in natürlicher Sprache. Unsere KI wandelt es automatisch in PubMed-Syntax um.

Dein wöchentliches Paper-Digest
02

Wöchentlicher E-Mail-Digest

Erhalten Sie einen schön formatierten Digest mit KI-generierten Zusammenfassungen der relevantesten Artikel.

Woche 18ECG-DL screening…
Woche 19SGLT2 cohort…
Woche 20ECG-DL screening…übersprungen
Woche 20Microbiome-AF…
03

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Wir verfolgen jeden Artikel, den wir Ihnen gesendet haben. In jedem Digest sehen Sie nur neue Artikel.

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Bleibe an einem bewegten Ziel dran. Verfolge mehrere Forschungslinien ohne manuelle PubMed-Sweeps.

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Baue eine Literaturbasis auf, die sich selbst aktualisiert. KI-Zusammenfassungen beschleunigen die Triage.

Ärzt:innen

Erhalte klinisch relevante Updates in dein Postfach. Kein Journal-für-Journal-Durchgehen; keine verpassten Signale.

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FAQ

Häufige Fragen.

Welche Datenbanken werden durchsucht?+

PubMed ist die Hauptquelle. Wenn ein Digest die Mindestanzahl an Papern aus neuen PubMed-Treffern nicht erreicht, ergänzen wir mit häufig zitierten Papern von Semantic Scholar – klar als Fallback markiert, damit du den Unterschied erkennst.

Welches KI-Modell fasst die Paper zusammen?+

Wir verwenden ein kalibriertes Leichtgewichtsmodell (gpt-5-nano), das auf das Extrahieren von Kernergebnissen, Studiendesigns und klinischen Implikationen optimiert ist. Das Verhalten lässt sich über einen benutzerdefinierten KI-Prompt in den Einstellungen überschreiben.

Sehe ich jemals dasselbe Paper zweimal?+

Nein. Wir verfolgen jedes ausgelieferte Paper und schließen es aus zukünftigen Digests aus. Du kannst diesen Verlauf jederzeit über die Gefahrenzone in den Einstellungen löschen.

Kann ich mein Pro-Abo kündigen?+

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