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Los esfuerzos colaborativos mejoran las técnicas de imagen para tumores cerebrales pediátricos.

FairDomain busca mejorar la equidad en la IA para la imagenología médica en diferentes tecnologías.

Estudio sobre la influencia del tamaño del campo receptivo en modelos U-Net para segmentación de imágenes.

La IA ayuda a mejorar la eficiencia de los informes de radiografías de tórax en medio de los desafíos del NHS.

La investigación destaca la importancia de los biomarcadores para detectar la enfermedad de Alzheimer de manera temprana.

Explorando los riesgos y las implicaciones de la replicación en la tecnología de modelos de difusión visual.

Un método destaca la importancia de los patrones de hospitalización para evaluar el riesgo de muerte.

Este artículo explora los desafíos de lograr equidad en el aprendizaje automático entre diferentes grupos demográficos.

Un estudio revela altas tasas de CRAS entre pacientes con insuficiencia cardíaca en Tanzania.

Un nuevo marco mejora la clasificación de imágenes médicas por IA al abordar sesgos y olvidar información desactualizada.

Una nueva metodología de prueba FRNT controla eficazmente los niveles de inmunidad al RSV.

La investigación destaca la conexión entre la infección por VPH y el riesgo de cáncer de cuello uterino.

Nuevos modelos mejoran los tutoriales en video para cocinar y procedimientos médicos.

Un nuevo método detecta puntos anatómicos usando pocos datos etiquetados.

Nuevos enfoques en el reporte de síntomas de los pacientes pueden mejorar la precisión del diagnóstico.

Un nuevo modelo mejora la generación de datos tabulares sintéticos para varias aplicaciones.

Examinando los efectos del parto prematuro en el bienestar mental de los papás durante el periodo perinatal.

Aprende cómo los MMDPs mejoran la toma de decisiones en entornos inciertos.

Un enfoque claro para entender los efectos de acciones secuenciales en diferentes áreas.

Entendiendo cómo el contexto influye en la toma de decisiones a través de bandits de continuidad contextual.

Las puertas traseras en los modelos de ML representan amenazas serias para las finanzas y la salud.

Un estudio examina la seguridad y efectividad de la MT para oclusiones de vasos medianos.

Un método para mejorar el despliegue de aprendizaje profundo en dispositivos con recursos limitados.

Un nuevo método mejora la clasificación a pesar de etiquetas ruidosas y conjuntos de datos desbalanceados.

Próximo estudio para evaluar los efectos en la salud de la retirada de valproato en pacientes con epilepsia.

Un nuevo enfoque para identificar infecciones usando muestras de sangre y aprendizaje automático.

Evaluando las capacidades de la IA en la comprensión del lenguaje médico para el cuidado de oídos, nariz y garganta.

El modelo CAMP transforma la clasificación de imágenes de patología para mejores diagnósticos.

Un nuevo método aborda los desafíos de datos en la IA para la salud.

Nuevos métodos mejoran el análisis de video de ultrasonido para identificar fibromas uterinos.

Aprovechando la mecánica cuántica para mediciones remotas precisas y seguras.

Un nuevo clasificador mejora la explicabilidad y precisión en el reconocimiento de imágenes por IA.

La IA está mejorando las opciones de tratamiento en entornos clínicos utilizando datos de ensayos clínicos aleatorios.

Una mirada al aprendizaje por transferencia y el aprendizaje autosupervisado en el cuidado de la salud.

Un enfoque nuevo para evaluar la colaboración entre humanos e IA en diferentes campos.

Un nuevo método predice los resultados de análisis de sangre basándose en datos de estilo de vida y salud.

Las técnicas basadas en datos deben proteger la privacidad mientras identifican las mejores opciones.

Un nuevo método prueba la fiabilidad de los modelos de aprendizaje profundo en la imagenología médica.

Los microentornos tumorales dificultan la efectividad de los medicamentos al limitar el suministro de oxígeno.

Cómo la tecnología portátil y los LLM están cambiando el monitoreo de la salud y la interpretación de datos.