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Un nouveau cadre améliore la prise des robots dans les environnements chirurgicaux, rendant ça plus efficace et adaptable.

Les avancées dans les modèles d'IA améliorent la précision de l'interprétation des images médicales.

Cet article examine le rôle de la participation de la communauté dans le développement des systèmes d'IA.

Un nouveau système améliore les interactions des robots en filtrant les discours qui se chevauchent.

De nouvelles méthodes visent à relier les résultats des essais cliniques aux résultats des traitements dans la vraie vie.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la fiabilité des essais cliniques.

UniCompress améliore le stockage et la transmission d'images médicales grâce à des techniques d'IA avancées.

Genie 2 améliore la conception de protéines avec l'IA, permettant des structures et des fonctions complexes.

Une nouvelle approche améliore la précision du diagnostic du cancer de la vessie.

Des données de haute qualité sont super importantes pour réussir la découverte de médicaments et l'intégration de l'IA.

FACOS propose une façon sécurisée de gérer des données sensibles en utilisant la technologie blockchain.

NCIDiff améliore la découverte de médicaments en se concentrant sur les interactions protéine-ligand.

Des recherches montrent comment les maths peuvent améliorer les prévisions des résultats des traitements du myélome multiple.

Le défi ULS23 vise à améliorer la segmentation des tumeurs dans les scans CT pour un meilleur soin du cancer.

Une approche structurée pour un design et une validation de l'IA responsable.

Ghana évalue des tests innovants pour lutter efficacement contre la cécité des rivières.

La fonctionnalité AOTF améliore les liens entre les cibles et les maladies pour le développement de médicaments.

De nouvelles méthodes, comme MolSnapper, rendent la conception de médicaments plus efficace et plus rapide.

UdanDTI améliore les prédictions sur la façon dont les médicaments interagissent avec les protéines.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des tumeurs en imagerie médicale malgré les limitations de données.

SigDiffusion utilise des modèles de diffusion pour générer des données de séries temporelles réalistes.

Explorer les bases de données quantiques et leur potentiel pour l'efficacité des données et la vitesse.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des annotations générées par l'IA dans l'imagerie médicale.

Voici un dispositif abordable pour aider les survivants d'AVC à retrouver le mouvement de leur bras.

Apprends comment les bandits contextuels hors ligne améliorent les choix en utilisant les expériences passées.

Un nouveau modèle d'IA transforme les radios de thorax en 2D en scanners CT en 3D.

Une étude révèle un lien entre les gènes de réparation de l'ADN mitochondrial et le traitement du cancer.

Des recherches montrent des liens entre les gènes et la douleur, ouvrant de nouvelles pistes pour le traitement.

PARADIGM intègre différentes données sur le cancer pour améliorer les prédictions de survie des patients.

De nouveaux designs dans les exosquelettes visent à aider les personnes ayant des troubles moteurs.

Améliorer l'exactitude des rapports médicaux grâce à des méthodes de tagging innovantes.

Une étude montre que le toucher améliore la mémoire pour les objets virtuels.

Un jeu de données créé pour améliorer la segmentation des outils dans les chirurgies laparoscopiques.

Une nouvelle approche de l'IA combine des modèles de langage avec des programmes symboliques pour une meilleure interprétabilité.

Une nouvelle méthode pour créer des dispositifs électroniques flexibles et performants en utilisant des matériaux avancés.

Un système innovant restaure des vidéos endoscopiques endommagées tout en gardant les infos de profondeur essentielles.

Un nouveau modèle d'IA améliore l'efficacité des essais cliniques.

Une nouvelle méthode aide à identifier rapidement les points faibles des modèles d'apprentissage profond.

Un aperçu de comment les F-RAN améliorent l'efficacité de communication et la rapidité.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des résultats cliniques pour les patients atteints de myélome multiple.