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Un nuevo modelo mejora la segmentación de tumores en escaneos PET/CT para el diagnóstico del cáncer.

La cardiomiopatía hipertrófica es una enfermedad grave del corazón que a menudo no se detecta en atletas jóvenes.

SPECTRUM hace más fácil crear modelos lógicos probabilísticos para tomar mejores decisiones.

Evaluando la calidad de las notas generadas por IA para mejorar la documentación médica.

Explorando nuevas técnicas de IA para mejorar el análisis de imágenes del cáncer de próstata.

Un nuevo marco mejora la comprensión de las predicciones de modelos de series temporales.

Un nuevo enfoque revela conexiones entre la estructura del cerebro y las funciones cognitivas.

Un estudio revela el impacto de la simetría facial en la clasificación de emociones por IA.

El marco D2UE mejora la detección de anomalías en imágenes médicas usando enfoques de modelos diversos.

Este sistema mejora la eficiencia y precisión del ultrasonido pulmonar a través de asistencia robótica.

Un nuevo método equilibra la personalización y la privacidad en el aprendizaje federado.

Las herramientas de IA en la salud ofrecen beneficios, pero generan preocupaciones serias de seguridad.

Explorando aleaciones con memoria de forma para una interacción más inteligente con robots blandos.

Descubre cómo el aprendizaje automático mejora la planificación quirúrgica en neurocirugía.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de la segmentación de lesiones de EM en las resonancias magnéticas.

CryptoTrain combina técnicas criptográficas para proteger datos sensibles durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora cómo los doctores diagnostican condiciones del hígado usando ondas sonoras.

Nuevo método mejora la calidad y velocidad de las imágenes de MRI.

FeDETR usa el aprendizaje federado para mejorar la evaluación de la estenosis coronaria.

RadOnc-GPT mejora la eficiencia en la comunicación con pacientes de cáncer de próstata.

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.