Daniel Truhn

DiffChest améliore l'analyse des radiographies thoraciques avec des explications claires et l'identification des facteurs de confusion.

Exposer les vulnérabilités des modèles de langage dans le secteur de la santé et le danger des fausses informations.

Un nouveau cadre améliore la façon dont on mesure la gravité dans les images X-ray.

Une étude révèle des vulnérabilités dans les modèles IA utilisés pour le diagnostic du cancer.

L'étude examine l'efficacité des LLM spécialisés dans les tâches cliniques.

MoPaDi crée des images contrefactuelles pour aider au diagnostic du cancer.

De nouvelles technologies visent à améliorer les soins pour les patients atteints de cancers gynécologiques rares.

Clear utilise l'IA pour améliorer l'analyse des images en radiologie pour une meilleure détection des maladies.