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Evaluando el rendimiento de grandes modelos de lenguaje para responder preguntas biomédicas a través de BioASQ.

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Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento del modelo en conjuntos de datos desbalanceados.

Combinar el aprendizaje federado y blockchain mejora la privacidad de los datos en modelos colaborativos.

Nuevos métodos mejoran el entrenamiento para un mejor reconocimiento de objetos en imágenes.

Un nuevo enfoque mejora la clasificación de núcleos en imágenes médicas usando aprendizaje auto-supervisado.

Conoce un nuevo algoritmo que mejora la seguridad y eficiencia en la toma de decisiones.

Examinando sistemas que mejoran el tratamiento de la sepsis en adultos usando datos.

Nuevos métodos mejoran la respuesta a preguntas usando varias imágenes para obtener mejores ideas.

Este estudio evalúa la precisión de los modelos de lenguaje en el reconocimiento de entidades médicas.

LDMRes-Net ofrece un método ligero para una segmentación precisa de imágenes retinianas.

Las investigaciones muestran que una ventana optimizada mejora la precisión en los diagnósticos de radiografías de pecho.

Este estudio evalúa métodos de aprendizaje de pocos ejemplos en la clasificación de imágenes médicas.

Combinar el aprendizaje federado con la privacidad diferencial mejora la clasificación de imágenes médicas y asegura la seguridad de los datos de los pacientes.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en la segmentación de imágenes cerebrales.

Un marco que mejora el aprendizaje federado gestionando tareas diversas entre dispositivos.

MIST permite a los usuarios transmitir imágenes médicas a diferentes resoluciones de manera eficiente.

Cómo los modelos de base están transformando el análisis de imágenes médicas y los diagnósticos.

La investigación desarrolla un control encriptado para aplicaciones PAM más seguras.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en la clasificación de imágenes médicas.

Un nuevo enfoque combina etiquetas generales y específicas para el análisis de imágenes médicas.

VesselMorph mejora la segmentación de vasos sanguíneos en diversas imágenes retinianas.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos para imágenes médicas usando referencias de forma 3D.

CLIMAX ofrece análisis más claros sobre las elecciones de modelos de aprendizaje automático y contrasta alternativas.

Nuevo método pone a prueba las explicaciones de modelos de IA contra conceptos que los humanos entienden.

Los chatbots de IA están transformando la imagenología médica al mejorar la eficiencia y la comunicación.

Un nuevo modelo de VQA mejora la precisión al responder preguntas sobre imágenes médicas localizadas.

Nuevos métodos buscan mejorar la precisión de las exploraciones pulmonares y ayudar a un mejor diagnóstico.

PULSAR transforma las charlas entre doctores y pacientes en registros médicos eficientes.

Explorando nuevos métodos para predecir interacciones de virus y mejorar enfoques de tratamiento.

Descubre cómo el aprendizaje con pocos ejemplos mejora la claridad de las imágenes OCT al reducir el ruido de speckle.

Los investigadores mejoran las predicciones de unión de fármacos y objetivos con gráficos de conocimiento multimodal.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de conjuntos de datos desiguales en el aprendizaje por refuerzo offline.

Nuevo conjunto de datos busca mejorar la detección de comportamientos de abuso de opioides.

Un nuevo método para visualizar los efectos de las características en modelos dinámicos de aprendizaje automático.

La resistencia a los antimicrobianos amenaza la salud global con un aumento en las muertes relacionadas con infecciones.

Una mirada a la importancia de la interpretabilidad en las redes neuronales profundas.

Una visión general del aprendizaje profundo, su importancia, desafíos y perspectivas futuras.

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