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Aprende cómo funciona la atribución de características en procesos gaussianos para tener predicciones más claras del modelo.

Nuevos métodos combinan datos de ECG y reportes clínicos para un mejor diagnóstico de la condición del corazón.

Una mirada clara a cómo los árboles de funciones ayudan en el análisis de datos.

Un estudio evalúa las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje con datos de series temporales.

Un nuevo modelo predice resultados para pacientes en UCI con ventilación mecánica.

Un nuevo método mejora la precisión de los sistemas de reconocimiento de actividades.

ChronoStrain mejora la comprensión de las cepas bacterianas a lo largo del tiempo en la salud humana.

NCL mejora la interpretabilidad y el rendimiento en tareas de aprendizaje automático.

Este estudio evalúa el uso de modelos para interpretar imágenes de ECG a través del aprendizaje sin datos previos.

Nuevos métodos usando modelos digitales podrían mejorar la comprensión y el tratamiento de la sepsis.

Explora los beneficios y desafíos de la optimización multiobjetivo usando NSGA-III.

TROT mejora la precisión en el reconocimiento de actividades humanas aprovechando las relaciones temporales.

S3PHER empodera a los pacientes al permitir el intercambio seguro de datos de salud con los proveedores.

N nuevas bases de datos mejoran el seguimiento de los efectos nocivos de los medicamentos.

Un nuevo método mejora la evaluación de la densidad mamaria y las predicciones de riesgo de cáncer.

Un nuevo modelo ayuda a identificar a los pacientes en riesgo de CA-UTIs.

Una lista de verificación tiene como objetivo mejorar la evaluación de la comunicación en pacientes con PPA.

Un nuevo modelo aborda los riesgos de caídas y fracturas en adultos mayores en cuidados a largo plazo.

Un nuevo algoritmo para separar características comunes y únicas en conjuntos de datos ruidosos.

Examinando cómo las drogas afectan los riesgos de parto prematuro en mujeres embarazadas.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en entornos restringidos.

Una nueva herramienta busca identificar estudios problemáticos en la investigación de salud.

Explorando cómo los robots pueden apoyar el crecimiento y aprendizaje de los niños.

Mejorando la comunicación entre pacientes de cáncer y proveedores de salud usando IA.

Un estudio sobre cómo el ML puede mejorar el diagnóstico de la epilepsia en áreas con pocos recursos.

Un estudio muestra que el grosor de los tejidos blandos puede predecir mejor las complicaciones de la cirugía de rodilla que el IMC.

Una mirada a la gobernanza de los sistemas autónomos en el mundo de hoy.

Un nuevo método busca mejorar la equidad en la generación de datos de salud sintéticos.

G-HANet combina imágenes de tejidos y datos genómicos para mejorar las predicciones de resultados del cáncer.

Este estudio compara métodos para evaluar el rendimiento de modelos de IA en el sector salud.

Un nuevo sistema mejora la creación de gestos realistas usando solo audio de voz.

Las tecnologías de IA están mejorando la detección y la precisión del tratamiento del cáncer de tiroides.

Examinando la atención centrada en el paciente para aquellos con múltiples condiciones crónicas.

Combinando la computación cuántica y el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos.

Una mirada a las técnicas de estimación robusta en estadística.

Un estudio revela el impacto del control de infecciones en la UCI sobre la resistencia a los antimicrobianos.

Un nuevo método permite modelar en 3D en detalle a partir de una sola imagen.

Una mirada a los ensayos SMART y su papel en el tratamiento de pacientes.

NeuraChip mejora la eficiencia en el procesamiento de datos de gráficos para varias aplicaciones.

Explorando nuevos métodos para mejorar la representación de la incertidumbre en el aprendizaje profundo.