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Une nouvelle approche prédit le risque de résistance aux multiples médicaments chez les patients en soins intensifs en utilisant les données des patients.

Examen du rôle du FeNO et des éosinophiles dans le diagnostic de l'asthme.

Une nouvelle approche pour étudier les données de séries chronologiques et leurs facteurs dans le domaine de la santé.

Des recherches montrent des facteurs clés pour garder son autonomie en vieillissant.

DEAPS améliore l'analyse des séries temporelles en se concentrant sur les motifs dynamiques sans comparaisons négatives.

Un nouveau système vise à améliorer la prédiction de la sepsie malgré les défis liés aux données manquantes.

Les outils de santé numérique améliorent les soins et le traitement des maladies cardiovasculaires.

Une nouvelle approche pour échantillonner des modèles variés pour de meilleures insights en IA.

Une approche innovante améliore l'exactitude des diagnostics d'Alzheimer tout en réduisant les coûts.

Une nouvelle approche pour évaluer les agents persona avec des modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des maladies en utilisant des données de santé variées.

Un programme augmente l'utilisation de sulfate de magnésium pour les naissances prématurées, réduisant le risque de paralysie cérébrale.

Des actionneurs binaires innovants transforment la robotique douce dans plein d'industries.

Dallah supporte les dialectes arabes, améliorant la communication dans les textes et les images.

Les nouvelles technologies donnent aux travailleurs de la santé des outils de diagnostic sur smartphone.

Un nouveau modèle prédit le risque de mortalité chez les patients atteints de NASH en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cette méthode aide à identifier les groupes qui réagissent le mieux aux traitements.

Delphi utilise l'apprentissage profond pour améliorer les prédictions de score de risque génétique dans des populations variées.

L'apprentissage par transfert profond améliore les applications de nuages de points 3D dans divers secteurs.

Un cadre pour le développement éthique de l'IA dans les systèmes de santé.

Un nouveau modèle améliore l'analyse EEG pour un diagnostic précis de la démence.

Un nouveau modèle aide à prédire les besoins en respirateurs, améliorant les soins aux patients en soins intensifs.

Un nouveau modèle améliore la précision de segmentation en imagerie médicale avec peu de données.

Les modèles linguistiques peuvent améliorer la qualité des études médicales en utilisant des données du monde réel.

Examiner comment la race affecte les modèles de santé et leur équité.

Explorer les menaces des attaques adversariales en imagerie médicale.

DigestR facilite l'étude de la dégradation des protéines, aidant la recherche dans divers domaines.

Examiner comment l'apprentissage actif peut améliorer la compréhension des préférences morales.

Examiner les menaces pour la vie privée que posent les données ECG dans le secteur de la santé.

Nouvelles méthodes améliorent la précision du diagnostic d'Alzheimer en s'attaquant aux données manquantes.

Une nouvelle méthode simplifie l'extraction de données des rapports médicaux, améliorant ainsi l'efficacité.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions d'hospitalisations liées à la grippe.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation du risque d'AVC avec l'analyse IAC.

La recherche explore des systèmes EEG à un seul canal pour améliorer les interfaces cerveau-ordinateur.

Apprends comment missForestPredict améliore la gestion des données manquantes dans les prédictions.

Une nouvelle approche pour améliorer les recommandations de traitement de la septicémie pour les médecins.

Un modèle qui améliore les prédictions des problèmes de santé critiques pour une meilleure prise en charge des patients.

Une nouvelle méthode sélectionne des tâches pertinentes pour de meilleures prédictions des résultats cliniques.

Un cadre vise à clarifier les classifications des variants génétiques liés au risque de cancer.

Examiner l'impact du semaglutide sur la perte de poids et les effets du non-respect du traitement.