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Utiliser des sources de données pour améliorer la précision dans le diagnostic des maladies rares.

Les femmes en Tanzanie galèrent avec une couverture d'assurance santé faible.

Un aperçu du poids émotionnel sur les travailleurs de la santé pendant la pandémie.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la modélisation de données complexes en utilisant l'inférence basée sur la simulation.

Explorer comment l'apprentissage fédéré peut améliorer la protection des données dans le secteur de la santé.

Une étude sur l'amélioration des compétences de communication en télémédecine pour les professionnels de santé.

Un nouvel outil pour simplifier les tests génétiques et améliorer la précision des diagnostics.

Candida auris représente des risques d'infection sérieux, surtout dans les hôpitaux.

DyS combine une bonne performance et une interprétabilité pour une analyse de survie efficace.

Explorer de nouveaux modèles pour améliorer les prévisions à long terme dans divers secteurs.

CSA-Net améliore la précision de segmentation pour les images médicales, boostant les capacités de diagnostic.

Un système analyse les images d'échocardiographie pour identifier rapidement les problèmes cardiaques.

Une critique de la place de GPT-4V dans les milieux cliniques.

Les images rétiniennes montrent des trucs sur la santé, pas juste des maladies des yeux.

Une étude explore comment les modèles de machine learning prédisent le risque de CLABSI en utilisant des données d'hôpital.

découvre comment les réseaux de tenseurs peuvent transformer diverses applications industrielles et optimiser les processus.

Cette recherche explore l'utilisation de grands modèles de langage pour détecter des anomalies dans les données de séries temporelles.

Un aperçu des relations causales et de leur importance dans divers domaines.

Une étude révèle des liens génétiques avec les crises chez des patients atteints de conditions rares.

Une étude révèle des défis et des solutions potentielles pour des revues de médications efficaces.

Une étude révèle le potentiel de l'IA pour prédire les risques d'OHSS pendant les traitements de fertilité.

YOLOv10 améliore la vitesse et la précision dans la détection d'objets pour diverses applications.

Cet article examine les méthodes de Neyman pour évaluer des règles de traitement modernes adaptées aux individus.

Des recherches montrent comment les caractéristiques du cerveau peuvent prédire les résultats de la douleur chronique au dos.

Dinomaly propose une solution simplifiée pour détecter des anomalies dans différentes catégories de données.

Une étude montre les avantages des seringues préremplies pour la préparation du vaccin contre le VRS.

L'inférence fédérée bayésienne permet de faire des analyses de survie tout en préservant la vie privée dans la recherche sur le cancer.

De nouvelles techniques améliorent la scalabilité dans l'apprentissage automatique différemment privé.

Un guide clair sur les arbres de décision et leurs applications dans le monde réel.

Une nouvelle sous-routine simplifie la modélisation des matériaux souples, améliorant ainsi la recherche et les applications.

Cet article explore les avantages du risque relatif dans la recherche génétique.

Une meilleure durée de batterie dans les appareils CRT-D peut réduire les coûts et améliorer les soins aux patients.

Cet article présente une méthode pour tester l'indépendance dans les données catégorisées.

PLCP offre des ensembles de prédictions fiables pour différentes populations, ce qui améliore la prise de décision.

Cet article explore les différents sous-types de la schizophrénie et leurs implications.

De nouvelles méthodes et des robots transforment le traitement du cancer.

La recherche présente une nouvelle méthode pour améliorer la classification des polypes lors des coloscopies.

Ces modèles améliorent la compréhension et l'adaptabilité dans la prise de décision de l'IA.

Nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.