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Un estudio usa IA para mejorar las evaluaciones de riesgo cardíaco en pacientes con FH.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación al integrar forma e intensidad en imágenes médicas.

VIEWER simplifica los datos de pacientes para profesionales de la salud mental.

Una nueva biblioteca mejora la interpretación de SHAP para el análisis de datos médicos.

Combinar tipos de MRI mejora la segmentación de tumores en el cerebro y los resultados del tratamiento.

Nuevos modelos de transformadores mejoran la evaluación en tareas de visión por computadora.

Las pruebas automatizadas mejoran la seguridad en los sistemas de salud, enfrentando las amenazas cibernéticas en evolución.

El estudio investiga los efectos de la compresión con pérdida en el aprendizaje profundo en la segmentación de imágenes médicas.

Una mirada a cómo el aprendizaje federado mejora la atención al paciente mientras mantiene la privacidad.

Los servicios de RPM están aumentando en los hospitales de EE. UU., afectando las readmisiones por insuficiencia cardíaca.

DRL-STNet mejora la segmentación de imágenes médicas en diferentes modalidades.

Aprende cómo las computadoras se adaptan a nueva información mientras mantienen el conocimiento pasado.

Un nuevo enfoque para clasificar de manera efectiva datos tensoriales en varios campos.

Los métodos actuales de IA explicable no son claros ni confiables.

Un estudio revela altas tasas de mortalidad entre pacientes de COVID-19 con bajos niveles de oxígeno.

Este artículo habla de métodos para entender mejor las redes neuronales a través de Autoencoders Escasos y Regularización de Características Mutuas.

La tecnología de IA está cambiando la forma en que se crean los informes de radiología, mejorando la eficiencia.

El Aprendizaje Federado ofrece una nueva forma de proteger los datos mientras colaboras entre dispositivos.

Nuevo marco mejora el aprendizaje automático con ejemplos mínimos.

RWKV combina las fortalezas de los Transformers y las RNNs para un procesamiento de IA eficiente.

Un estudio encuentra formas de reducir el ruido en las imágenes médicas para mejorar el seguimiento de tumores.

Técnicas innovadoras en la generación de datos sintéticos mejoran la capacitación en ecocardiografía.

Los investigadores proponen nuevas estrategias para mejorar el rendimiento del clustering profundo.

TAL mejora la fiabilidad del modelo de aprendizaje profundo a través de la conciencia de la tipicidad.

Descubre nuevos métodos para simplificar el análisis de datos complejos usando descomposición de tensores.

Un modelo mejora la identificación de anomalías en escaneos de MRI del cerebro.

Explorando el ajuste fino eficiente en parámetros para la precisión y la incertidumbre en la estimación de profundidad.

Los sistemas de salud digital mejoran la atención al paciente a través de la integración de IoT y robótica.

Una mirada más cercana a cómo la abstención mejora la precisión y confiabilidad del aprendizaje automático.

La tecnología Zebra BioDome simplifica las pruebas de HPV para mejorar la prevención del cáncer de cuello uterino.

Usando One-Shot GANs para mejorar la detección de enfermedades raras en imágenes médicas.

Aprende a mejorar los modelos de imagen-texto y a reducir errores comunes.

Una mirada a los desafíos de los datos faltantes en los EHR y métodos para mejorarlos.

Un mejor conjunto de datos mejora el análisis de ECG para la salud del corazón.

Usando grafos de conocimiento para mejorar modelos de respuesta a preguntas médicas.

Este estudio utiliza aprendizaje profundo y aprendizaje por transferencia para la puntuación de HER2 en el cáncer de mama.

Este artículo explora cómo SHAP mejora el reconocimiento de actividades a través del análisis de características clave.

El Aprendizaje Federado y la IA Explicable aseguran prácticas de datos seguras y claras.

Nuevos métodos simplifican los informes de radiografías de tórax para mejorar el diagnóstico de pacientes.

Examinando los riesgos y defensas de los Modelos de Lenguaje Multi-Modales en IA.