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Nuevo método mejora la cuantificación de la incertidumbre en el análisis de datos.

FPT+ mejora el aprendizaje transferido para imágenes médicas de alta resolución con recursos mínimos.

La investigación sobre sistemas automáticos de informes mejora la eficiencia y precisión en radiología.

La realidad aumentada móvil mejora la colaboración en la planificación de cirugías cardíacas.

EfficientDeepMB mejora la velocidad y el costo de la imagenología optoacústica para un mejor uso médico.

Un nuevo sistema mejora las consultas médicas al combinar LLMs con gráficos de conocimiento.

Explorando el impacto de ataques adversariales en la explicabilidad del aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje para obtener información médica fiable.

RSCUSUM ofrece una solución para detectar cambios en los datos de forma eficiente y precisa.

AdapTable mejora las predicciones del modelo en medio de datos de tabla cambiantes sin necesidad de reentrenamiento.

Un nuevo sistema mejora el análisis de la contaminación de partículas en pruebas diagnósticas.

LiPCoT transforma datos de series temporales para aplicaciones de modelos de lenguaje.

Nuevo modelo mejora la precisión en la imagen y segmentación de la cirrosis hepática.

Presentamos una herramienta para evaluar métodos de detección de anomalías no supervisados en el aprendizaje federado.

Un método nuevo para detectar patrones inusuales en datos de series temporales con el tiempo.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado al abordar problemas de datos ruidosos.

Nuevos métodos mejoran la detección de cambios en imágenes médicas, aumentando la precisión del diagnóstico.

Un nuevo robot ayuda a monitorear caídas de ancianos y mejora los tiempos de respuesta en seguridad.

Un enfoque novedoso mejora la claridad en las exploraciones de MRI simultáneas de múltiples cortes.

Utilizando aprendizaje profundo para mejorar la detección temprana del carcinoma de células escamosas orales.

Un nuevo modelo mejora la predicción del pronóstico para pacientes con hemorragia intracraneal.

Un modelo diseñado para mejorar la clasificación de imágenes médicas con datos limitados.

Un nuevo marco mejora la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje federado.

Un estudio evalúa modelos de IA preentrenados para la interpretación de MRI, CT y rayos X.

Automatizar el monitoreo de líneas mejora la seguridad y la eficiencia en entornos de cuidado crítico.

ARCI mejora las recomendaciones de medicamentos a través de técnicas avanzadas de análisis de datos.

Presentando BMFT: un método para mejorar la equidad en el aprendizaje automático sin los datos de entrenamiento originales.

El sistema de guía automática mejora la imagen de ultrasonido de la cabeza fetal.

IGNH proporciona predicciones claras y atribuciones de características para datos tabulares heterogéneos.

Un nuevo enfoque para analizar los registros de salud electrónicos mejora la atención al paciente y los resultados.

Nuevos métodos exponen vulnerabilidades en modelos médicos a través de ataques por puerta trasera.

Un nuevo modelo para procesar con precisión estructuras de datos jerárquicas.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones de gráficos de conocimiento.

Este artículo explora la multiplicidad predictiva en modelos KGE y propone métodos de votación para reducir conflictos.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las predicciones del modelo a través de la atribución de características.

Examinando el papel de los modelos de base para superar la escasez de datos en la imagenología médica.

NuSegDG ofrece una mejor precisión para el análisis de imágenes médicas.

Nuevo método mejora la detección del cáncer de mama usando imágenes FFDM y SM.

Los investigadores proponen un método para mejorar los modelos médicos mientras se asegura la privacidad de los datos.

Un nuevo método mejora la verificación de seguridad de redes neuronales en sistemas críticos.