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Un método para equilibrar la observación y la intervención para una toma de decisiones efectiva.

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Una mirada a cómo el superdeterminismo desafía los principios de la física aceptados.

Evaluar la precisión de las explicaciones de los neuronas en los modelos de lenguaje revela fallos importantes.

Examinando modelos epidémicos usando métodos frecuentistas para mejores intervenciones en salud pública.

Investigando el impacto de la nutrición en la salud cognitiva y emocional de los niños en Bangladesh.

Una mirada a las intervenciones para controlar brotes de enfermedades y sus efectos.

Esta reseña evalúa modelos matemáticos usados en intervenciones de salud materna en el África subsahariana.

Entender el impacto de la co-infección por VIH y Zika en la salud global.

Este estudio mejora la educación prenatal para apoyar a las mujeres durante el parto y el nacimiento.

Loimos simula la propagación de enfermedades en comunidades para una mejor gestión de brotes.

Explora cómo las ilusiones de interpretabilidad afectan nuestra visión de las redes neuronales.

La IA ofrece ayuda personalizada para un cambio de comportamiento duradero, ayudando a alcanzar metas.

Este artículo analiza cómo la causalidad influye en las elecciones y resultados en la toma de decisiones.

Nuevos métodos combinan el descubrimiento causal y el aprendizaje por refuerzo para obtener mejores insights.

Una revisión de intervenciones para promover mejores hábitos alimenticios y reducir desperdicios.

Presentamos un marco para mejorar la eficiencia y precisión en el razonamiento de modelos de lenguaje.

Este artículo revisa la efectividad de cuatro métodos de descubrimiento causal en datos complejos.

Aprende cómo los gráficos causales revelan las dependencias entre variables.

Un nuevo algoritmo se enfoca en el uso de cannabis entre los jóvenes adultos a través de intervenciones personalizadas.

Examinando el impacto de la coordinación de cuidados en las experiencias de los pacientes.

Examinando el papel del apoyo psicosocial en la calidad de vida de los pacientes con cáncer.

Un nuevo sistema usa IA para ayudar a reducir el uso excesivo del smartphone.

Explorando el papel de los robots sociales en mejorar la calidad del sueño y la salud.

Nuevo método mejora la retención de participantes en intervenciones de salud pública.

Presentando gráficos de factores causales paramétricos para mejorar las estrategias de toma de decisiones.

Una mirada a cómo las experiencias pasadas y la actividad cerebral influyen en el comportamiento.

La investigación se enfoca en intervenciones efectivas para prevenir la obesidad infantil.

Un estudio evalúa métodos para reducir las recetas de opiáceos para pacientes con dolor crónico.

Estudio analiza métodos para reducir casos de TB en EE. UU. y mejorar resultados de salud.

Te presentamos CAGE, un método que incorpora la causalidad para tener explicaciones de IA más claras.

Este estudio explora estrategias para manejar brotes con un enfoque en el impacto de la vacunación.

Este artículo revisa el desempeño de los modelos de lenguaje en el análisis de datos de salud pública.

Una mirada a las relaciones causales y su importancia en varios campos.

El estudio evalúa un programa de prevención del suicidio en escuelas del noroeste de Inglaterra.

CAASL ayuda a los investigadores a identificar rápidamente las relaciones causales en varios campos.

Una mirada detallada a cómo medir de manera efectiva los resultados diversos en iniciativas sociales.

Estrategias innovadoras para maximizar recompensas en entornos de toma de decisiones.

Examinando cómo los cambios estructurales pueden mejorar la equidad en las aprobaciones de préstamos hipotecarios.

Aprende cómo un nuevo modelo aborda la deserción de clientes y mejora las estrategias de retención.