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Métodos innovadores para mejorar modelos de imagen-texto en salud con datos escasos.

Estrategias para mejorar el ajuste fino de agentes entrenados con aprendizaje por refuerzo offline.

Un estudio sobre modelos de aprendizaje profundo para mejorar la imagen en el cuidado del cáncer de cuello uterino.

Examinando el papel de la generalización de dominio en la clasificación de señales médicas.

Examinando el uso del Aprendizaje Federado para la predicción de enfermedades mientras se asegura la privacidad de los datos de los pacientes.

Los investigadores desarrollan el modelo Cheff para obtener radiografías de tórax sintéticas de alta calidad.

Métodos para mejorar la eficiencia en el etiquetado de datos en proyectos de aprendizaje automático.

Un nuevo método para reconocer acciones usando datos de esqueleto sin etiquetas.

Un nuevo método mejora el control de músculos artificiales para un mejor movimiento de los dedos.

Estrategias para mejorar el rendimiento del modelo en nuevos entornos de datos.

Explora cómo el Aprendizaje Federado transforma el cuidado de los pacientes y la privacidad en el sector de la salud.

Un nuevo método mejora la adaptación de dominio no supervisada en la salud y más allá.

Un nuevo método para seleccionar proyecciones valiosas en escaneos de TC mejora la calidad de imagen.

Nuevo modelo bilingüe mejora el acceso a consejos médicos para los pacientes.

Nuevo método mejora la detección de cáncer de pulmón sin imágenes etiquetadas.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de la imagen médica a través de la estimación de incertidumbre.

Esta investigación destaca el impacto de los cambios en la prevalencia en el aprendizaje automático en la salud.

Un estudio revela cómo los puntajes de incompetencia pueden mejorar la fiabilidad del modelo en entornos de datos impredecibles.

Un estudio revela cómo los robots pueden aprender de las técnicas de entrega de los humanos.

Descubre cómo el aprendizaje automático mejora las interfaces de cerebro-computadora para una mejor experiencia de usuario.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia en la recopilación de historia clínica de pacientes usando IA.

Explorando el papel de la IA en la evaluación de escaneos de pulmones para mejorar el diagnóstico de pacientes.

Evaluando el rendimiento de los modelos GPT en el Examen Nacional de Licencia Médica de Japón.

Una inmersión profunda en mejorar la precisión de las predicciones del modelo a través de NCP.

La investigación mejora los modelos de clasificación multi-etiqueta usando anotaciones parciales, aumentando la precisión de las predicciones.

MONet mejora la precisión y reduce la carga de trabajo en la segmentación de lesiones pulmonares.

Una visión general del procesamiento de flujos y el marco Diba para una gestión de datos eficiente.

Nuevo modelo mejora la estimación de incertidumbre para tipos de datos complejos.

Un nuevo enfoque que usa anomalías sintéticas mejora la detección de irregularidades en imágenes médicas.

Examinando cómo los ataques adversarios afectan a los modelos de segmentación y explorando posibles defensas.

Este artículo explora un nuevo método para aprender políticas a partir de datos offline.

Un nuevo método mejora la segmentación para mejores resultados en el tratamiento del cáncer.

Una mirada a cómo la invariancia en el aprendizaje mejora los sistemas de reconocimiento de objetos.

Presentando una técnica efectiva para detectar anomalías en datos 3D.

Un estudio muestra que el deep learning puede detectar con precisión la fibrilación auricular en grabaciones de ECG ruidosas.

Las Máscaras Aprendibles Escasas mejoran la eficiencia de selección de características y la precisión del modelo.

Descubre cómo el IoT y el aprendizaje automático pueden transformar la atención al paciente y la seguridad de los datos.

Una nueva técnica asegura la privacidad de los datos en el aprendizaje automático colaborativo.

Un nuevo modelo mejora la asociación de códigos ICD para documentos de salud en Francia.

Examinando la IA y el aprendizaje automático en la atención de emergencias prehospitalarias.