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Un nuevo método mejora la evaluación del habla usando grabaciones completas.

El estudio examina la efectividad de la IA en la generación de resúmenes de alta de pacientes.

Un nuevo método mejora los modelos de visión-lenguaje sin necesidad de entrenamientos complicados.

Un nuevo método de calibración mejora la integración de AR en procedimientos quirúrgicos.

Un nuevo mecanismo magnético mejora los robots de rehabilitación para una recuperación más suave de los pacientes.

Un entorno de simulación que mejora el entrenamiento de los agentes médicos a través de interacciones con pacientes.

Una visión general de los problemas y métodos en la segmentación cerebrovascular para imágenes médicas.

BGDM mejora la calidad de imagen y la eficiencia en las técnicas de imagen médica.

Los modelos modernos de Hopfield mejoran la memoria y las capacidades de recuperación de las máquinas.

Un estudio muestra que las herramientas digitales pueden mejorar la atención médica para los niños enfermos.

Un nuevo método protege la privacidad mientras permite que los modelos de lenguaje aprendan de ejemplos.

Mejorando los clasificadores al manejar la incertidumbre y aumentar la fiabilidad en aplicaciones críticas.

Evaluando el papel de los LLMs en el diagnóstico de enfermedades comunes a través del análisis de síntomas.

Esta investigación mejora la detección de anomalías usando pseudo anomalías generadas por ruido para un mejor entrenamiento del modelo.

Un método para evaluar la confianza del usuario en la IA, especialmente en entornos de salud.

Los MIAs sin sombra revelan vulnerabilidades en los sistemas de recomendación para usuarios.

Este estudio examina las características del habla para mejorar el diagnóstico temprano de la enfermedad de Parkinson.

Técnicas para mejorar la calidad de imagen a partir de datos médicos ruidosos.

Los avances en IA explicable mejoran la comprensión de modelos de ML complejos.

Explorando el potencial de los RALs para mejorar el análisis de datos biomédicos.

El algoritmo MOCCA mejora la velocidad y la calidad de las imágenes de MRI usando datos incompletos.

Presentamos SQPFNet para mejorar la segmentación con datos limitados en imágenes médicas.

Una mirada a cómo los Modelos Escasos mejoran la eficiencia del Aprendizaje Federado.

Un método para reducir la complejidad de los datos mientras se mejora la precisión del modelo.

TSLANet ofrece una solución nueva para analizar datos de series temporales con mejor precisión.

Un método novedoso que protege imágenes médicas en la nube utilizando técnicas cuánticas avanzadas.

Un nuevo parser mejora la claridad de las notas clínicas a través de representaciones estructuradas.

Abordando la confiabilidad, generalizabilidad y confidencialidad en Graph ML.

Safe CMA-ES optimiza soluciones mientras prioriza la seguridad en varios campos.

Una mirada a la privacidad diferencial y su aplicación en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora cómo los modelos manejan predicciones inciertas.

Mejorando la estimación de la tensión cardíaca usando técnicas avanzadas de registro de imágenes.

Un nuevo método mejora cómo evaluamos el rendimiento de la detección de anomalías a lo largo del tiempo.

Este estudio evalúa modelos de aprendizaje profundo para mejorar la clasificación de imágenes médicas.

Presentamos PQAH para entender mejor los mapas de calor de IA y su evaluación.

El aprendizaje profundo mejora las resonancias magnéticas, aumentando la velocidad y la calidad de la imagen para un mejor diagnóstico.

Un nuevo método mejora la precisión en la imagen cardíaca al combinar diferentes perspectivas.

Un nuevo método mejora la detección de datos inusuales en modelos de aprendizaje automático.

Nuevas arquitecturas de modelos mejoran el aprendizaje automático a través de interacciones de características avanzadas.

Un estudio muestra los beneficios de una nueva aplicación para el monitoreo remoto en rehabilitación.