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Las herramientas de IA mejoran las derivaciones de glaucoma y los resultados de los pacientes.

Un nuevo marco mejora el diagnóstico de trastornos cerebrales a través de un análisis de EEG mejorado.

Nuevo modelo mejora la clasificación de enfermedades usando imágenes médicas etiquetadas y no etiquetadas limitadas.

Este artículo habla sobre TULIP, un método para mejorar la estimación de incertidumbre en el aprendizaje automático.

KG-FIT combina grafos de conocimiento con información de modelos de lenguaje para una representación de datos más rica.

Aprende cómo AltGDmin aborda los datos faltantes en un entorno federado.

La integración de IoMT y la computación en la niebla mejora la gestión de datos de salud en tiempo real.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje federado a través del modelado aditivo multinivel.

Esto explora cómo los enfoques probabilísticos mejoran el aprendizaje contrastivo en el aprendizaje automático.

Entender cómo la personalidad moldea las interacciones con agentes conversacionales en diferentes áreas.

Esta investigación se centra en usar IA para la detección temprana de enfermedades retinianas.

Un nuevo método mejora la equidad en el aprendizaje federado en diversas comunidades.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje automático a partir de diversas fuentes de información.

Un nuevo algoritmo mejora los conjuntos de predicción para una mejor toma de decisiones de los expertos.

Presentamos un método efectivo basado en árboles para la clasificación multi-etiqueta que enfrenta la incertidumbre.

Nueva técnica mejora la precisión de la estimación de pose 3D a pesar de datos faltantes.

Una nueva función de pérdida mejora los datos tabulares sintéticos usando GANs para la investigación médica.

TGDP mejora la generación de datos en situaciones con pocos ejemplos de entrenamiento.

Examinando la efectividad y el costo de modelos de IA más pequeños en comparación con los más grandes.

SGDIR simplifica el registro de imágenes para una mejor precisión diagnóstica y eficiencia.

Nuevo método reduce las alucinaciones en modelos de lenguaje que procesan imágenes y texto.

Un método de IA mejora las predicciones de dosis de radioterapia al estimar la incertidumbre.

Explorando cómo las relaciones entre conceptos pueden mejorar la transparencia de los sistemas de IA.

Los TSRMs ofrecen una nueva forma de analizar datos de series temporales de manera efectiva.

El BraTS Challenge lleva los límites en la segmentación automatizada de meningiomas usando deep learning.

Un nuevo estándar para evaluar la equidad en los métodos de aprendizaje de representación.

Entender y mitigar las alucinaciones en la IA para un rendimiento confiable.

Un enfoque novedoso mejora la fusión de modelos de IA para un mejor rendimiento y eficiencia.

Este estudio examina el potencial de la IA para clasificar subtipos de cáncer de ovario.

Un nuevo método combina modelos de lenguaje y grafos de conocimiento para mejorar la seguridad de los robots.

Una mirada a la app CARES para mejorar la gestión del tratamiento del VIH.

uJSCC combina la codificación de fuente y de canal para una mejor comunicación.

Introduciendo explicaciones selectivas para mejorar la atribución de características en modelos de aprendizaje automático.

Nuevos métodos reducen los riesgos de memorización en la imagenología médica con modelos de difusión.

Cómo los gemelos digitales mejoran el tratamiento de pacientes y el desarrollo de medicamentos.

Descubre cómo la antifragilidad puede fortalecer los sistemas de aprendizaje automático frente a los desafíos.

Un nuevo marco tiene como objetivo mejorar la precisión de la codificación ICD utilizando registros de salud electrónicos.

Un nuevo método para el aprendizaje federado que aborda los desafíos del aprendizaje continuo.

Presentando un método innovador para detectar anomalías en patrones de datos complejos.

Un nuevo método mejora la evaluación de modelos de aprendizaje por refuerzo con políticas deterministas.