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NECHO mejora las predicciones de problemas de salud usando un método único de integración de datos.

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MINT mejora la recolección de datos de la IA para un mejor diagnóstico médico.

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El aprendizaje profundo mejora la precisión en la detección de pólipos de cáncer colorrectal.

Un nuevo método mejora la precisión de clasificación de imágenes a través de corrección de errores y adaptación.

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La investigación revela avances en la predicción de resultados para pacientes con metástasis cerebral.

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Entender los clasificadores de imágenes es clave para la confianza y la fiabilidad en varios campos.

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Un nuevo método mejora la calibración en redes neuronales profundas para imágenes médicas.

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La encriptación homomórfica híbrida ofrece soluciones para la privacidad en el análisis de datos.

Self-BioRAG mejora la respuesta a preguntas médicas con mayor precisión y relevancia.

Un nuevo método estima las poses humanas en 3D usando cámaras de profundidad no calibradas.

Un enfoque novador para entender la salud mental a través de resúmenes en redes sociales.

BooleanOCT mejora la precisión de los árboles de clasificación mientras mantiene claridad en las predicciones.

La IA transforma la forma en que diagnosticamos y tratamos enfermedades en patología.

Nuevos métodos mejoran la evaluación de las explicaciones de los modelos de IA.

Un estudio sobre el uso de aprendizaje automático para identificar los sonidos de los niños para la evaluación del TDAH.

Examinando las amenazas de seguridad en dispositivos médicos con aprendizaje automático y su impacto en la seguridad del paciente.

El aprendizaje profundo ayuda a medir con precisión tumores cerebrales no cancerosos.

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Examinando las experiencias de los pacientes con plataformas de triaje en línea durante y después de la pandemia.

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Mejorando la fiabilidad del aprendizaje automático a través de métodos avanzados de detección de OOD.

Examinando cómo el muestreo de Thompson mejora las elecciones en medio de la incertidumbre y el ruido.

MACCHIatO mejora la segmentación de consenso en imágenes médicas al abordar la variabilidad entre evaluadores.

Un nuevo filtrado adaptativo mejora las imágenes de TC mientras reduce los riesgos de exposición a rayos X.

Un método de visión por computadora que detecta objetos de manera eficiente sin intervención humana.

Un nuevo modelo equilibra claridad y rendimiento en redes neuronales.

Un nuevo sistema mejora el rendimiento y reduce los retrasos en aplicaciones de IA médica.

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Un nuevo método mejora la precisión del modelo al abordar etiquetas ruidosas en el aprendizaje federado.

Nuevos métodos mejoran la claridad de las predicciones de aprendizaje automático.