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Un método que reduce la complejidad de las redes neuronales para mejorar la eficiencia de la verificación.

Presentando muestreo de Thompson de inferencia variacional para una toma de decisiones eficiente.

Abordando los riesgos de privacidad mientras se ofrecen valiosos insights de modelos de aprendizaje automático.

Los chatbots están transformando el apoyo a pacientes y la comunicación en el sector salud.

Explora cómo el meta-aprendizaje no lineal mejora la eficiencia y la precisión del aprendizaje de tareas.

Un nuevo sistema ayuda a los clínicos a encontrar notas importantes más rápido usando aprendizaje automático.

SegMatch utiliza aprendizaje semi-supervisado para segmentar instrumentos quirúrgicos con menos datos etiquetados.

Un nuevo método mejora el RL usando datos de expertos en entornos offline.

Nuevo modelo mejora la imagenología PET a baja dosis para mejores diagnósticos médicos.

Un nuevo método mejora la identificación de puntos de referencia en imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

El análisis automático de ECG mejora la clasificación del ritmo cardíaco a partir de ICMs.

La investigación mejora la capacidad de la IA para evaluar el dolor en recién nacidos a través de las expresiones faciales.

Explorando la convergencia de LLMs y KGs en la gestión del conocimiento.

Este artículo presenta nuevos métodos para identificar emociones complejas en la IA.

Explorando nuevos métodos para asegurar la fiabilidad en los resultados de aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora la calidad de imagen de la resonancia magnética, reduciendo el tiempo de escaneo.

Un nuevo método integra modelos 2D para un análisis efectivo de imágenes 3D.

Nuevos métodos mejoran la precisión de los sensores ópticos en la salud.

Nuevas técnicas mejoran la fiabilidad de las herramientas de imagen médica frente a alteraciones de datos dañinas.

Un enfoque innovador utiliza imágenes sintéticas para mejorar la detección de tumores cerebrales.

Un estudio sobre la efectividad de las puntuaciones de transferibilidad en tareas de imagenología médica.

Explorando el uso de FPGAs en el análisis de señales cardíacas para un mejor diagnóstico.

Un nuevo método mejora la estimación del rendimiento de la IA durante cambios en los datos.

Descubre cómo DiagGPT mejora las interacciones de IA para tareas específicas.

Descubre cómo los modelos de lenguaje mejoran la segmentación de imágenes médicas.

El modelo R-AdWOrch mejora la computación en el borde en sistemas críticos para respuestas rápidas.

El modelo FLAIR mejora el análisis de enfermedades oculares usando conocimiento experto e imágenes de fondo de ojo.

Un nuevo sistema mejora el análisis de ecocardiogramas en modo M en tiempo real.

Este estudio destaca métodos para evaluar la calidad de la señal PPG en dispositivos portátiles.

Los avances en el aprendizaje profundo mejoran la calidad y eficiencia de la imagen de CT de Haz Cónico.

Entender cómo la IA mejora la predicción de riesgos clínicos y la confianza.

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

Nueva tecnología mejora la detección y el diagnóstico de tumores en el hígado para mejores resultados en los pacientes.

Evaluando métodos de atribución de características a través de solidez y completitud para mejores predicciones de IA.

Este estudio examina cómo la poda afecta a los modelos de aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas.

Explorando cómo las herramientas de IA pueden ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas.

Este artículo habla sobre los avances en el análisis de imágenes de mamografías a través de técnicas de aprendizaje profundo.

Este estudio explora el uso de las formas de las orejas para clasificar géneros.

Grad-CAM ayuda a los doctores a confiar en la IA para diagnosticar condiciones médicas.

Este artículo habla de cómo la XAI ayuda a diagnosticar la osteoartritis de rodilla.