Анализ сайта clinicalml.org
Основное Готовность: 75%
Домен
clinicalml.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
http://clinicalml.org
301 MovedPermanently
https://clinicalml.org/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 02.01.2027 14:51:01.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-us
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-us.
Скорость загрузки
~1,15сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 1,15сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
63Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 63Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 24
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 24 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/academicons/1.8.6/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.12.0-1/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.5.7/jquery.fancybox.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/styles/dracula.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.5.1/leaflet.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:400,700%7CRoboto:400,400italic,700%7CRoboto+Mono&display=swap | |
| stylesheet | /css/academic.css | |
| js | /js/mathjax-config.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lazysizes/5.1.2/lazysizes.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-chtml.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-72495497-5 | |
| js | https://identity.netlify.com/v1/netlify-identity-widget.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.imagesloaded/4.1.4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.isotope/3.0.6/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.5.7/jquery.fancybox.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/instant.page/5.1.0/instantpage.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/highlight.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/languages/r.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.5.1/leaflet.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fuse.js/3.2.1/fuse.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mark.js/8.11.1/jquery.mark.min.js | |
| js | /js/academic.min.df4a9346d44747527e27f1ae4de5cf2a.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 6
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 6шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | nginx |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 19:57:11 GMT |
| Connection | keep-alive |
| Vary | Accept-Encoding |
| ETag | "ff53-62bb0d3263940" |
| Accept-Ranges | bytes |
CMS
Source Themes Academic 4.8.0
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
В мета-теге generator указано: Source Themes Academic 4.8.0.
Веб-сервер
nginx
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 33%
Title
MIT Clinical ML
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 15, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Professor of EECS
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 17, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Домен в каноническом Url не совпадает!
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 7
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:site_name | MIT Clinical ML |
| og:url | / |
| og:title | MIT Clinical ML |
| og:description | Professor of EECS |
| og:image | /images/logo_hu8ed6080ff24ce4912408edb2f4861bd0_19171_300x300_fit_lanczos_3.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2024-10-01T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 14
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 14шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | generator | Source Themes Academic 4.8.0 |
| name | author | David Sontag |
| name | description | Professor of EECS |
| name | theme-color | #2962ff |
| property | twitter:card | summary |
| property | og:site_name | MIT Clinical ML |
| property | og:url | / |
| property | og:title | MIT Clinical ML |
| property | og:description | Professor of EECS |
| property | og:image | /images/logo_hu8ed6080ff24ce4912408edb2f4861bd0_19171_300x300_fit_lanczos_3.png |
| property | twitter:image | /images/logo_hu8ed6080ff24ce4912408edb2f4861bd0_19171_300x300_fit_lanczos_3.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2024-10-01T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 57%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 9 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 22 достаточно.
Кол-во знаков контента 9922 на странице оптимально.
Кол-во слов 1464 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 9. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 6. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 25.
Тошнота
5,20
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
17,01%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| learning | 27 | 1,84% |
| sontag | 20 | 1,37% |
| machine | 15 | 1,02% |
| models | 13 | 0,89% |
| clinical | 10 | 0,68% |
| language | 10 | 0,68% |
| causal | 9 | 0,61% |
| presenting | 8 | 0,55% |
| conference | 8 | 0,55% |
| presented | 7 | 0,48% |
| zeshan | 7 | 0,48% |
| michael | 7 | 0,48% |
| proceedings | 7 | 0,48% |
| shannon | 6 | 0,41% |
| information | 6 | 0,41% |
| monica | 6 | 0,41% |
| hunter | 6 | 0,41% |
| oberst | 6 | 0,41% |
| publications | 5 | 0,34% |
| health | 5 | 0,34% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 126 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 72
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 72 оптимально.
На странице присутствуют изображения 10.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /mission |
<span>Mission</span>
|
|
Анализировать url |
| /research |
<span>Research</span>
|
|
Анализировать url |
| /publication |
<span>Publications</span>
|
|
Анализировать url |
| /people |
<span>People</span>
|
|
Анализировать url |
| /teaching |
<span>Teaching</span>
|
|
Анализировать url |
| /software |
<span>Software</span>
|
|
Анализировать url |
| /data/amr-dataset |
<span>Data</span>
|
|
Анализировать url |
| /projects/medknowts |
<span>Projects</span>
|
|
Анализировать url |
| /contact |
<span>Contact/FAQs</span>
|
|
Анализировать url |
| /author/david-sontag |
David Sontag
|
|
Анализировать url |
| /../publication/hennigen-2023-towards |
“Towards Verifiable Text Generation with Symbolic References”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/shen-2024-learning |
“Learning to Decode Collaboratively with Multiple Language Models”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/demirel-2024-prediction |
“Prediction-powered Generalization of Causal Inferences”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/hussain-2024-joint |
“Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/hegselmann-2024-data |
“A Data-Centric Approach To Generate Faithful and High Quality Patient Summaries with Large Language Models”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/demirel-2024-benchmarking |
“Benchmarking Observational Studies with Experimental Data under Right-Censoring”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/boiarsky-2023-10-19-563100 |
“A Deep Dive into Single-Cell RNA Sequencing Foundation Models”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/jiang-2023-conceptualizing |
“Conceptualizing Machine Learning for Dynamic Information Retrieval of Electronic Health Record Notes”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/mozannar-2023-exact |
“Who Should Predict? Exact Algorithms For Learning to Defer to Humans”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/hussain-2023-falsification |
“Falsification of Internal and External Validity in Observational Studies via Conditional Moment Restrictions”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/alaa-2023-conformalized |
“Conformalized Unconditional Quantile Regression”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/agrawal-2022-large |
“Large Language Models are Few-Shot Clinical Information Extractors”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/thams-2022-paramrobustset |
“Evaluating Robustness to Dataset Shift via Parametric Robustness Sets”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/hussain-2022-cp |
“Falsification before Extrapolation in Causal Effect Estimation”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/lang-2022-training |
“Training Subset Selection for Weak Supervision”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/lang-2022-cotraining |
“Co-training improves prompt-based learning for large language models”
|
|
Анализировать url |
| /../publication/charusaie-22-complement |
“Sample Efficient Learning of Predictors that Complement Humans”
|
|
Анализировать url |
| /author/david-sontag/ |
David Sontag
|
|
Анализировать url |
| /author/rebecca-peyser-boiarsky/ |
Rebecca (Peyser) Boiarsky
|
|
Анализировать url |
| /author/hunter-lang/ |
Hunter Lang
|
|
Анализировать url |
| /author/shannon-shen/ |
Shannon Shen
|
|
Анализировать url |
| /author/ilker-demirel/ |
Ilker Demirel
|
|
Анализировать url |
| /author/lawrence-shi/ |
Lawrence Shi
|
|
Анализировать url |
| /publication/shen-2024-learning/ |
Learning to Decode Collaboratively with Multiple Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/shen-2024-learning/ |
<div class="article-style">
We propose a method to teach multiple large language models (LLM) to collaborate by interleaving their generations at the token level. …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/demirel-2024-prediction/ |
Prediction-powered Generalization of Causal Inferences
|
|
Анализировать url |
| /publication/demirel-2024-prediction/ |
<div class="article-style">
Causal inferences from a randomized controlled trial (RCT) may not pertain to a target population where some effect modifiers have a …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/mozannar-2023-effective/ |
Effective Human-AI Teams via Learned Natural Language Rules and Onboarding
|
|
Анализировать url |
| /publication/mozannar-2023-effective/ |
<div class="article-style">
People are starting to rely on AI agents to assist them with various tasks and thus forming human-AI teams. The human must know when to …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/mozannar-2023-exact/ |
Who Should Predict? Exact Algorithms For Learning to Defer to Humans
|
|
Анализировать url |
| /publication/mozannar-2023-exact/ |
<div class="article-style">
Algorithmic predictors should be able to defer the prediction to a human decision maker to ensure accurate predictions. In this work, …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/thams-2022-paramrobustset/ |
Evaluating Robustness to Dataset Shift via Parametric Robustness Sets
|
|
Анализировать url |
| /publication/thams-2022-paramrobustset/ |
<div class="article-style">
We give a method for proactively identifying small, plausible shifts in distribution which lead to large differences in model …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/hussain-2022-cp/ |
Falsification before Extrapolation in Causal Effect Estimation
|
|
Анализировать url |
| /publication/hussain-2022-cp/ |
<div class="article-style">
Randomized Controlled Trials (RCTs) represent a gold standard when developing policy guidelines. However, RCTs are often narrow, and …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/lang-2022-cotraining/ |
Co-training Improves Prompt-based Learning for Large Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/lang-2022-cotraining/ |
<div class="article-style">
We demonstrate that co-training (Blum & Mitchell, 1998) can improve the performance of prompt-based learning by using unlabeled …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/alaa-2022-etab/ |
ETAB: A Benchmark Suite for Visual Representation Learning in Echocardiography
|
|
Анализировать url |
| /publication/alaa-2022-etab/ |
<div class="article-style">
Echocardiography is one of the most commonly used diagnostic imaging modalities in cardiology. Application of deep learning models to …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/hussain-2021-neural/ |
Neural Pharmacodynamic State Space Modeling
|
|
Анализировать url |
| /publication/hussain-2021-neural/ |
<div class="article-style">
Modeling the time-series of high-dimensional, longitudinal data is important for predicting patient disease progression. However, …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/oberst-2021-regularizing/ |
Regularizing towards Causal Invariance: Linear Models with Proxies
|
|
Анализировать url |
| /publication/oberst-2021-regularizing/ |
<div class="article-style">
We propose a method for learning linear models whose predictive performance is robust to causal interventions on unobserved variables, …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/kodialam-21/ |
Deep Contextual Clinical Prediction with Reverse Distillation
|
|
Анализировать url |
| /publication/kodialam-21/ |
<div class="article-style">
Healthcare providers are increasingly using machine learning to predict patient outcomes to make meaningful interventions. However, …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/kanjilal-2020-amruti/ |
A decision algorithm to promote outpatient antimicrobial stewardship for uncomplicated urinary tract infection
|
|
Анализировать url |
| /publication/kanjilal-2020-amruti/ |
<div class="article-style">
Antibiotic resistance is a major cause of treatment failure and leads to increased use of broad-spectrum agents, which begets further …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/oberst-2020-overlap/ |
Characterization of Overlap in Observational Studies
|
|
Анализировать url |
| /publication/oberst-2020-overlap/ |
<div class="article-style">
Overlap between treatment groups is required for non-parametric estimation of causal effects. If a subgroup of subjects always receives …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/gopinath-2020-contextual/ |
Fast, Structured Clinical Documentation via Contextual Autocomplete
|
|
Анализировать url |
| /publication/gopinath-2020-contextual/ |
<div class="article-style">
We present a system that uses a learned autocompletion mechanism to facilitate rapid creation of semi-structured clinical …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/ |
filtering publications
|
|
Анализировать url |
| /publication/hennigen-2023-towards/ |
Towards Verifiable Text Generation with Symbolic References
|
|
Анализировать url |
| /publication/hennigen-2023-towards/ |
<div class="article-style">
Large language models (LLMs) have demonstrated an impressive ability to synthesize plausible and fluent text. However they remain …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/hegselmann-2024-data/ |
A Data-Centric Approach to Generate Faithful and High Quality Patient Summaries with Large Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/hegselmann-2024-data/ |
<div class="article-style">
Patients often face difficulties in understanding their hospitalizations, while healthcare workers have limited resources to provide …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/demirel-2024-benchmarking/ |
Benchmarking observational studies with experimental data under right-censoring
|
|
Анализировать url |
| /publication/demirel-2024-benchmarking/ |
<div class="article-style">
Drawing causal inferences from observational studies (OS) requires unverifiable validity assumptions; however, one can falsify those …
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/jiang-2024-machine/ |
Machine learning to predict notes for chart review in the oncology setting: a proof of concept strategy for improving clinician note-writing
|
|
Анализировать url |
| /publication/jiang-2024-machine/ |
<div class="article-style">
<p>Objective: Leverage electronic health record (EHR) audit logs to develop a machine learning (ML) model that predicts which notes a …</p>
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/hussain-2024-joint/ |
Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma
|
|
Анализировать url |
| /publication/ |
See all publications
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 30
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 30 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| aclanthology.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
PDF
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| stm.sciencemag.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| doi.org |
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| symgen.github.io |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| academic.oup.com |
PDF
|
Анализировать url |
| accessibility.mit.edu |
Accessibility.
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта clinicalml.org, слабо оптимизирован на 41%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: