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FedLSM améliore la collaboration en imagerie médicale en s'attaquant aux problèmes de correspondance des étiquettes.

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Une nouvelle méthode pour protéger les données de santé grâce à l'apprentissage fédéré et à la blockchain.

Trois méthodes pour améliorer le diagnostic du cancer de la prostate en utilisant des données combinées.

Nouveau système vise à protéger l'anonymat des patients dans les données hospitalières pour la recherche en IA.

Les plasmides sont des acteurs clés dans la propagation de la résistance aux antibiotiques chez les bactéries.

Une nouvelle approche garantit la confidentialité des données tout en gardant la performance du modèle.

Apprends comment la simplification de texte aide à la compréhension et à la recherche d'infos.

Les modèles d'apprentissage automatique prédisent les infections chez les patients hospitalisés pour de meilleurs résultats.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de la glycémie pour la gestion du diabète en utilisant des signaux auxiliaires rares.

De nouvelles techniques pourraient améliorer les images IRM en prédisant les mouvements pendant les scans.

Un coup d'œil sur l'optimisation contrainte et ses applications concrètes.

Une étude examine l'efficacité du soutien de santé mobile pour aider les patients à réduire leur consommation d'opioïdes.

De nouvelles techniques améliorent la détection des crises avec moins de canaux EEG.

Une nouvelle méthode combine des textes cliniques et des images pour l'évaluation des nodules pulmonaires.

Les modèles génératifs améliorent l'équité et la précision des classificateurs médicaux pour différents groupes de patients.

Apprends comment les agents améliorent la prise de décisions en interagissant avec leur environnement.

Une nouvelle méthode d'IA simplifie les dossiers de santé liés au cancer pour améliorer les soins aux patients.

Combiner des méthodes d'apprentissage machine et de mise en correspondance pour une analyse plus claire des effets du traitement.

Explorer l'impact et les techniques de la résumé de texte biomédical pour la santé.

Cet article parle des méthodes adaptatives pour améliorer la précision des prévisions et la communication de l'incertitude.

C-Mixer améliore l'analyse des images médicales grâce à de nouvelles méthodes d'entraînement.

De nouvelles méthodes améliorent les processus d'échange de rein pour de meilleurs résultats de greffe.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans l'alignement des images médicales.

Une nouvelle étude révèle des marqueurs génétiques potentiels liés à la maladie de Parkinson.

Une méthode se concentre sur le mouvement des articulations du corps pour un meilleur suivi de l'exercice.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de l'importance des caractéristiques dans les modèles d'IA.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour suivre des personnes à travers plusieurs caméras.

Examiner l'impact des maladies liées au tabac dans les hôpitaux kenyans.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de la collecte de données et la précision des informations.

UPDOG améliore les scores polygéniques pour des populations diverses, avec l'objectif d'obtenir de meilleurs résultats en matière de santé.

Une nouvelle méthode améliore la détection et la classification en mammographie grâce aux techniques d'apprentissage profond.

Des recherches montrent des relations génétiques complexes dans Alzheimer, mettant en avant des interactions uniques dans les cellules du cerveau.

Améliorer la classification des SPNs grâce à la combinaison d'imageries médicales et de données cliniques.

Un système pour extraire et organiser des données médicales en utilisant des graphes de connaissances.

De nouveaux réseaux de deep learning améliorent la précision dans la segmentation d'images médicales.

Une étude évalue l'efficacité de l'EMDR pour les patients à risque de PCS.

Un aperçu de la prise de décision de l'IA en dermatologie et ses implications pour les soins aux patients.

Un nouveau modèle de simulation montre comment le vieillissement affecte le mouvement en se levant et en marchant.

Une nouvelle méthode pour calculer les valeurs SAGE plus efficacement en utilisant l'apprentissage de la structure causale.