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Este estudio examina el impacto de las clínicas preoperatorias en la recuperación de los pacientes.

Un nuevo enfoque para mejorar las actualizaciones de modelos de ML en redes de borde.

XST-GCNN ayuda a predecir la resistencia a múltiples fármacos en pacientes de UCI utilizando análisis de datos avanzado.

Aprende cómo el dominio de aplicabilidad afecta la precisión de los modelos predictivos en diferentes campos.

Nuevas investigaciones muestran que los modelos de bajo rendimiento pueden ofrecer pistas valiosas sobre la importancia de las características.

CHEER ofrece pautas para informar claramente sobre herramientas de IA en estudios de atención médica.

Explorando métodos para integrar datos médicos diversos y así mejorar la atención al paciente.

Un nuevo marco analiza datos de salud diversos para mejorar los resultados de los pacientes.

Nuevo estándar aborda lagunas en la evaluación de LLMs para la toma de decisiones clínicas.

CLaSMO optimiza la creación de moléculas para avances en salud y ciencia.

El estudio destaca las tendencias en las necesidades de mantenimiento de dispositivos protésicos y las experiencias de los usuarios.

Este estudio explora cómo mejorar la toma de decisiones a través de técnicas de aprendizaje que evitan riesgos.

Un nuevo modelo de IA mejora la clasificación de enfermedades pulmonares a través de imágenes de rayos X.

Un nuevo método optimiza el entrenamiento de aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento en datos no vistos.

Entender el valor de los datos es clave para el éxito de un negocio.

Una mirada a las complejidades de emparejar a las personas según sus preferencias.

Una mirada a cómo mejorar el trabajo en equipo para lograr mejores resultados en la toma de decisiones.

Un nuevo enfoque para mejorar la efectividad del aprendizaje multimodal.

Presentando nuevos métodos para la compresión de imágenes que mejoran la eficiencia del aprendizaje automático.

Los pacientes con cánceres de sangre enfrentan desafíos para acceder a cuidados de calidad al final de la vida.

Examinando la importancia de la equidad en las técnicas de emparejamiento de registros.

Examinando cómo la salud mental afecta la recuperación del dolor físico en la atención de emergencias.

Los farmacéuticos juegan un papel clave en mejorar los resultados de los pacientes con insuficiencia cardíaca y reducir las visitas al hospital.

La investigación usa modelos para entender cómo se desarrolla y se propaga la enfermedad de Alzheimer.

Nuevos métodos protegen los datos del cerebro en la tecnología BCI.

Una evaluación de los protocolos de ensayos clínicos centrados en la degeneración del disco intervertebral.

Combinar datos de imágenes y genéticos mejora la precisión del diagnóstico de cáncer de pulmón.

El aprendizaje automático ofrece una nueva esperanza para diagnosticar problemas en las vías respiratorias.

Nuevo sistema de sensores inteligentes mejora la eficiencia del movimiento interior en entornos de salud.

Un estudio sobre la efectividad de los servicios CBHI en el sistema de salud de Etiopía.

Una mirada a cómo los modelos digitales del corazón pueden mejorar la atención médica.

Un nuevo sistema identifica errores en tiempo real durante las tareas a través del análisis de video.

Una mirada a métodos para mejores estimaciones de supervivencia en pacientes con condiciones graves.

Muchos adultos enfrentan desafíos por múltiples problemas de salud a largo plazo.

Descubre cómo el aprendizaje federado jerárquico protege los datos mientras permite la colaboración entre dispositivos.

Un estudio encuentra valor en combinar escaneos cerebrales y evaluaciones clínicas.

EDGAR ayuda a encontrar nuevos usos para medicamentos existentes a través de grafos de conocimiento.

Una inmersión profunda en la estimación de efectos causales a través de pesos y representaciones aprendidas.

Descubre cómo los modelos condicionales pueden crear trazas de eventos significativas.

Un nuevo enfoque mejora la precisión y seguridad de los BCI contra ataques.