Últimos artículos para Tecnología en Salud

Un marco para mejorar la confianza en los LLMs mientras se maneja información sensible.

Evaluando el impacto de los LLMs en la documentación de salud y seguridad.

El estudio examina métodos de aprendizaje auto-supervisado para mejorar la imagenología cardiovascular.

Un nuevo enfoque mejora cómo la IA evalúa la incertidumbre en las predicciones.

DREAMS simplifica el aprendizaje profundo para datos de EEG, promoviendo la transparencia y prácticas éticas.

M3CoL mejora la capacidad de la IA para aprender de diferentes tipos de datos.

Una encuesta revela las actitudes hacia las apps de salud y el intercambio de datos entre generaciones.

Pf-SMARRT mejora la detección de la resistencia al tratamiento de la malaria en Camerún.

Un nuevo método mejora la segmentación de objetos en imágenes sin etiquetas manuales.

Explorando el impacto del aprendizaje federado en la privacidad y estrategias de protección de datos médicos.

Explorando el impacto de la transcripción en la documentación de enfermería en Suiza.

Un estudio muestra que tener información clara sobre la privacidad aumenta la subida de datos médicos en los sistemas EHR.

Un modelo para evaluar la calidad de segmentación sin referencias de verdad objetiva.

HealthQ evalúa la capacidad de la IA para hacer preguntas en el cuidado de pacientes.

MedCLIP-SAMv2 mejora la detección de tumores usando técnicas de segmentación avanzadas y con pocos datos etiquetados.

La tecnología de IA mejora la precisión y velocidad en la extracción de medicamentos en el sector salud.

Un nuevo índice ayuda a evaluar la diversidad en las imágenes médicas generadas por IA.

Explorando el papel del aprendizaje federado en la mejora de la imagen médica mientras se protege la privacidad del paciente.

MedViLaM integra múltiples tipos de datos médicos para mejorar el análisis y la toma de decisiones.

Un nuevo método para adaptar datos de series temporales sin necesidad de información de origen.

Combinar prompts globales y locales mejora los modelos de aprendizaje federado mientras se preserva la privacidad de los datos.

Una enfermera robótica diseñada para ayudar en quirófanos y mejorar la eficiencia quirúrgica.

Un nuevo método mejora la imagen de la resonancia magnética corrigiendo el movimiento durante los escaneos.

Un nuevo enfoque para entrenar modelos de IA mientras se cumplen los estándares de seguridad.

Un nuevo método genera preocupaciones de seguridad en los sistemas de EEG, a la vez que destaca posibles usos protectores.

Un enfoque fresco para mejorar la precisión de las predicciones en datos de series temporales irregulares.

Un estudio usa IA para mejorar las evaluaciones de riesgo cardíaco en pacientes con FH.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación al integrar forma e intensidad en imágenes médicas.

VIEWER simplifica los datos de pacientes para profesionales de la salud mental.

Una nueva biblioteca mejora la interpretación de SHAP para el análisis de datos médicos.

Combinar tipos de MRI mejora la segmentación de tumores en el cerebro y los resultados del tratamiento.

Nuevos modelos de transformadores mejoran la evaluación en tareas de visión por computadora.

Las pruebas automatizadas mejoran la seguridad en los sistemas de salud, enfrentando las amenazas cibernéticas en evolución.

El estudio investiga los efectos de la compresión con pérdida en el aprendizaje profundo en la segmentación de imágenes médicas.

Una mirada a cómo el aprendizaje federado mejora la atención al paciente mientras mantiene la privacidad.

Los servicios de RPM están aumentando en los hospitales de EE. UU., afectando las readmisiones por insuficiencia cardíaca.

DRL-STNet mejora la segmentación de imágenes médicas en diferentes modalidades.

Aprende cómo las computadoras se adaptan a nueva información mientras mantienen el conocimiento pasado.

Un nuevo enfoque para clasificar de manera efectiva datos tensoriales en varios campos.

Los métodos actuales de IA explicable no son claros ni confiables.