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Un nuevo enfoque mejora la segmentación de MRI para mejores resultados médicos.

Ind-KNN mejora las predicciones privadas mientras protege la privacidad individual en aplicaciones basadas en datos.

Nuevas técnicas mejoran la detección temprana del cáncer de mama usando mamografías.

Presentando un nuevo método para mejorar la segmentación de imágenes médicas en diferentes tipos de imágenes.

Las apps de mHealth pueden ayudar a los pacientes a manejar la hipertensión no tratada de manera efectiva.

Aprende cómo la Inferencia Activa ayuda en la toma de decisiones y la adaptabilidad de los sistemas inteligentes.

XrayGPT ayuda a los profesionales de la salud a analizar radiografías de tórax de manera más efectiva.

Un nuevo enfoque mejora la adaptabilidad del modelo en diferentes conjuntos de datos.

Un modelo de IA especializado busca transformar las prácticas de radiología y mejorar la atención al paciente.

Una mirada a las complejidades de la IA explicable y el papel de las variables supresoras.

Un nuevo método, EBUS-TBMC, ofrece una muestra de tejido de cáncer de pulmón efectiva.

Un nuevo modelo mejora el análisis de imágenes quirúrgicas mientras protege la privacidad del paciente.

Este estudio evalúa Bio-Clinical-BERT en comparación con un modelo más simple para la triage de pacientes.

SSU-Net mejora la precisión de la segmentación al abordar las incertidumbres espaciales y de escala.

Aprende cómo los modelos de deep learning procesan imágenes encriptadas manteniendo la privacidad.

La tecnología de IA mejora los ejercicios de rehabilitación a través del análisis de datos en video.

El marco SERIL mejora la toma de decisiones en imágenes médicas a través del aprendizaje continuo.

Este modelo mejora el aprendizaje automático en entornos clínicos a pesar de las diferentes fuentes de datos.

RecFusion ofrece una nueva forma de ver cómo predecir las preferencias de los usuarios en los sistemas de recomendación.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones para modelos de lenguaje a través de la predicción conformal.

La ecografía con contraste ofrece un método prometedor para el diagnóstico de lesiones pancreáticas.

Las técnicas de deep learning mejoran la segmentación de los vasos retinianos para un mejor diagnóstico de la salud ocular.

Un nuevo método mejora el rendimiento de la segmentación de imágenes a través de técnicas innovadoras.

ExPeRT ofrece explicaciones claras para las predicciones de la edad cerebral usando prototipos.

Un nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje profundo en medio de etiquetas de imágenes médicas ruidosas.

Echo-ODE mejora la segmentación en ecocardiografía para hacer mejores evaluaciones de la salud del corazón.

Un nuevo modelo mejora la precisión de la multiclasificación usando estimaciones de probabilidad conjunta.

Un método para mejorar la comprensión de las redes neuronales gráficas.

Un nuevo método de dos pasos mejora la precisión en los informes de hallazgos de rayos CX.

Usar datos tanto privados como públicos mejora el aprendizaje automático y asegura la privacidad.

Descubre el papel de la tecnología en mejorar el análisis de imágenes médicas.

Este método mejora el aprendizaje automático al incorporar incertidumbre en las predicciones.

Un nuevo referente llamado FedNoisy ayuda a lidiar con etiquetas ruidosas en el aprendizaje federado.

TADIL mejora el aprendizaje continuo para máquinas que enfrentan tareas de datos cambiantes.

Los investigadores están mejorando dispositivos de asistencia para apoyar mejor a personas con problemas de movilidad.

Esta biblioteca simplifica el procesamiento de datos de salud para modelado predictivo usando GPTs.

Una guía para manejar tareas de aprendizaje automático externalizadas a través de contratos efectivos.

Una revisión de conjuntos de imágenes completas de cáncer de mama para el avance de la investigación.

Un método estructurado mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de páncreas.

Aprende cómo el deep learning bayesiano mejora la precisión y fiabilidad de las predicciones.