Neuste Artikel für Gesundheitswesen

Eine neue Methode verbessert die Sichtbarkeit von subtilen Bewegungen in Videos.

Diese Studie untersucht, wie sich die Stimmmerkmale von Patienten mit Mundkrebs nach der Behandlung entwickeln.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Mammographie und die Erkennung von Läsionen bei Brustkrebs.

Ein Programm geht gegen das Burnout von Anbietern und Vorurteile an, um die Qualität der Maternalenversorgung zu verbessern.

Die Bedrohungen durch angreifende Attacken auf KI-Systeme unter die Lupe nehmen.

CheXOFA fasst Röntgenberichte des Brustkorbs zusammen und verbessert die Effizienz im Gesundheitswesen.

Neue Methoden verbessern das Rendering von Menschen in Videos mit Überlagerungen.

Neueste Ergebnisse stellen die Überzeugung in Frage, dass mehr Daten immer die Ergebnisse von maschinellem Lernen verbessern.

CoactSeg verbessert die Segmentierung von Läsionen, indem es diverse MRT-Daten nutzt, um die MS-Diagnose schneller zu machen.

Die Überprüfung hebt die Bedeutung der externen Validierung für prädiktive Bewertungsmodelle auf Intensivstationen hervor.

Diese Studie untersucht Faktoren, die die Krankenhauswahl bei Patienten im Iran beeinflussen.

Ein neues Tool hilft, Wechselwirkungen von Medikamenten mit Wissensgraphen vorherzusagen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Simulation des Blutflusses in Arterien.

Untersuchen, wie Glykosaminoglykane Infektionen durch Enterococcus faecalis beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierung von Organen und Tumoren in medizinischen Bildern.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit beim Abrufen medizinischer Informationen für eine bessere Gesundheitsversorgung.

Untersuchen, wie Geräusche im OP die Leistung und den mentalen Stress von Chirurgen beeinflussen.

Untersuchen neuer Methoden zur Verfolgung mehrerer Objekte mit verbesserter Genauigkeit.

Kombination von DNNs und SNNs mit homomorpher Verschlüsselung, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein neues Framework verbessert die automatisierte Erstellung medizinischer Berichte für eine bessere Patientenversorgung.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der medizinischen Bildklassifikation trotz Problemen mit der Datenverteilung.

Neue Erkenntnisse zeigen Herausforderungen und Lösungen beim Vorhersagen des Fortschritts von Aktivitäten mit visuellen Daten.

Forschung nutzt Webcams, um die Aufmerksamkeit von Anästhesisten zu verfolgen, um die Patientenversorgung zu verbessern.

Methoden zur Verbesserung von Lernmodellen bei Datenverschiebungen in verschiedenen Bereichen.

Forschung kombiniert visuelle und verbale Daten für eine bessere Demenzdiagnose.

Studie zeigt die Wirksamkeit neuer ART-Regime in Simbabwe.

Neue Methode verbessert Geschwindigkeit und Genauigkeit bei komplexen Diffusionsgleichungen.

BCI-Technologie verbessert die AR-Interaktion und macht sie zugänglicher und benutzerfreundlicher.

Wir stellen LUQ-Learning vor, einen Ansatz, der die Entscheidungen von Patienten im Gesundheitswesen integriert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung in der medizinischen Bildgebung, indem menschliches Fachwissen mit maschinell erzeugten Erkenntnissen kombiniert wird.

Ein Blick darauf, wie Erreger gegen Antibiotika evolvieren und was das für die Behandlung bedeutet.

COPE-SCD bietet wichtige Ressourcen für Familien, die plötzlich einen geliebten Menschen verloren haben.

Neue Verbesserungen passen maschinelle Lernmodelle an rauschige, unregelmässige Daten an.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagen zu Patientenergebnissen mit verschiedenen medizinischen Daten.

Eine Studie zeigt, dass Frauen im Vergleich zu Männern deutlich länger auf eine Krankheitsdiagnose warten müssen.

Das MC-DRE-Framework verbessert die Identifizierung von drogenbezogenen Ereignissen durch Multi-Aspekt-Integration.

Die Fairness in maschinellem Lernen untersuchen, um Vorurteile in wichtigen Bereichen zu reduzieren.

E.PathDash vereinfacht die Datenanalyse für die Forschung zu Mukoviszidose und verbessert die Einblicke in Behandlungen.

Ein probabilistischer Ansatz verbessert die Klassifikation von Zeitreihendaten mit fehlenden Werten.

In unserer Studie nutzen wir Computer Vision-Techniken, um die Genauigkeit der Labels in EHR-Daten zu verbessern.