Ben Glocker

Examinando cómo la separabilidad de subgrupos afecta el sesgo en los modelos de imágenes médicas.

Abordar los sesgos en los conjuntos de datos para promover resultados equitativos en la imagenología médica.

Un nuevo método mejora la estimación del rendimiento de la IA durante cambios en los datos.

Aprende cómo los Modelos de Difusión Variacional generan imágenes y datos de alta calidad.

El análisis muestra disparidades demográficas en la precisión de la predicción de la edad cerebral.

Un estudio revela cómo la diversidad de pacientes afecta los modelos de segmentación en el cuidado de la salud.

Los investigadores mejoran la generación de datos a través del estudio de Autoencoders Variacionales Jerárquicos Condicionales.

Nuevo método mejora el análisis de imágenes en salud usando imágenes contrafactuales realistas.

Nuevas técnicas mejoran la comprensión de las relaciones causales en el análisis de datos.