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Este estudio explora nuevas formas de evaluar aplicaciones de blockchain usando aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la precisión de segmentación en situaciones con datos limitados.

Nuevo método mejora la predicción de la dosis de radiación para el cáncer de cuello uterino usando datos del cáncer de recto.

Explorando estrategias para mejorar el aprendizaje activo usando etiquetas ricas y incertidumbre.

Nuevo sistema mejora el seguimiento de robots de individuos en diferentes entornos.

MELAGE ayuda a doctores e investigadores a analizar imágenes del cerebro para un mejor diagnóstico.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo en imágenes médicas a través de la colaboración de tareas.

Un nuevo marco mejora la calidad de reconstrucción de imágenes PET mientras minimiza la exposición a la radiación.

Un estudio muestra que una app móvil mejora la participación de los pacientes con tuberculosis y el éxito del tratamiento.

Un nuevo método mejora la consistencia de las imágenes de resonancia magnética en los hospitales para un mejor diagnóstico.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de las etiquetas biomédicas ruidosas.

Examinando el impacto de los registros médicos electrónicos en la atención al paciente en Nigeria.

Explorando el papel de la IA en el análisis de la salud mental en redes sociales.

Un nuevo método para reconstruir señales con precisión a partir de datos transmitidos sin ningún retraso.

Un estudio revela el diseño óptimo de red para el análisis de ECG usando CNNs.

Nuevos métodos mejoran las resonancias magnéticas sin necesidad de reentrenar todo el tiempo.

Explora el muestreo de Gibbs y la ampliación de datos en el modelado estadístico.

DISGAN mejora las imágenes de MRI combinando superresolución y reducción de ruido.

Un nuevo método mejora la imagen de los vasos sanguíneos a partir de escaneos de MRI T2.

Las teorías causales pueden mejorar la fiabilidad y seguridad de los modelos en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la claridad en las tomografías por emisión de positrones (PET) para un mejor diagnóstico del cáncer.

Un nuevo método mejora el rendimiento de segmentación usando datos etiquetados mínimos.

Una mirada a la importancia de la verificación de modelos para la seguridad en los sistemas de IA.

TeleFMG permite controlar manos robóticas a distancia con movimientos naturales de las manos.

Nuevas técnicas mejoran la claridad y precisión de las imágenes PET usando modelos generativos.

Investigadores desarrollan un muestreo de datos de MRI más inteligente para mejores imágenes y comodidad del paciente.

Examinando la confianza de los usuarios en ChatGPT para decisiones relacionadas con la salud.

EFFL busca una precisión de modelo y equidad igual entre los clientes en el aprendizaje federado.

Examinando cómo los modelos de aprendizaje automático robustos afectan la efectividad de las explicaciones.

Un nuevo modelo mejora las predicciones para datos de series temporales incompletos.

PyTomography simplifica y acelera la reconstrucción de imágenes médicas para los profesionales de la salud.

DiffChest mejora el análisis de rayos X de tórax con explicaciones claras e identificación de factores de confusión.

Exponiendo las vulnerabilidades de los modelos de lenguaje en la salud y el peligro de la información falsa.

Nuevo enfoque mejora los modelos de aprendizaje profundo para una segmentación de imágenes médicas más confiable.

Una mirada a los nuevos sistemas que mejoran la entrega de insulina y el monitoreo de azúcar en la sangre.

Explorando el papel de los modelos de lenguaje en la transformación de las prácticas de salud.

El aprendizaje por transferencia truncado mejora la eficiencia en tareas de clasificación de imágenes médicas.

EMPAIA tiene como objetivo integrar herramientas de IA en patología, abordando desafíos clave.

Nuevos métodos aclaran cómo se toman las decisiones de clasificación de imágenes.

Un nuevo método mejora la segmentación de MRI al adaptar modelos sin necesidad de etiquetado extenso.