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Une nouvelle méthode améliore l'estimation du CATE et renforce la prise de décision dans divers domaines.

Un aperçu des POMDP et de leur rôle dans la prise de décision avec des informations incomplètes.

Forest-ORE facilite la compréhension des prédictions des modèles Random Forest.

Cette étude examine comment les modèles linguistiques peuvent aider à la classification du cancer.

Améliorer la classification d'images médicales avec des données limitées en utilisant des méthodes d'apprentissage innovantes.

Des recherches étudient l'apprentissage automatique pour améliorer les contrôles de santé fœtale pendant le travail.

Les champignons Chaga pourraient offrir de nouvelles découvertes médicinales.

L'étude met en avant l'efficacité du machine learning pour prédire les réadmissions à l'hôpital de manière assez juste.

Les données synthétiques promettent d'améliorer la recherche sur les patients adolescents atteints de cancer.

La planification dynamique améliore la ciblage des tumeurs pendant la radiothérapie robotisée.

Découvre comment les réseaux prescriptifs améliorent les décisions de traitement dans la santé personnalisée.

Révision des options antivirales efficaces pour traiter le COVID-19 et des essais en cours.

Les niveaux de HBP peuvent prédire des infections bactériennes dans les cas de traumatisme sévère.

Une étude examine les médicaments et les problèmes de santé qui affectent la gestion du diabète.

Une étude révèle les facteurs qui influencent la mortalité liée au COVID-19 dans le système de santé tanzanien.

Analyse du biais d'étiquetage et de son impact sur les résultats de recherche en utilisant des modèles bayésiens.

Explorer des rendez-vous partagés pour améliorer les résultats et le soutien des patients souffrant d'insuffisance cardiaque.

De nouvelles directives améliorent la précision dans l'évaluation des variants génétiques et leur impact sur la santé.

Une étude sur l'explicabilité des modèles d'apprentissage automatique pour le traitement du cancer du pancréas.

L'IA peut améliorer l'efficacité des recommandations en santé mentale au Royaume-Uni.

Un bon soin pour la démence est super important vu que le nombre de patients augmente.

Des taux de dépression super élevés chez les travailleurs de la santé révèlent une crise de santé mentale urgente.

Les LLM améliorent la précision des transcriptions médicales, ce qui est super pour le soin des patients.

Un nouveau modèle génère des mouvements réalistes dans les conversations, améliorant la compréhension des interactions.

Le nettoyage des données assure des infos fiables pour faire des choix éclairés dans différents secteurs.

Une nouvelle méthode améliore la précision contre les échantillons adverses dans la détection du cancer du sein.

Des études montrent les risques de l'utilisation d'antibiotiques sur les bactéries intestinales et la résistance.

Cet article parle d'une nouvelle façon de comprendre les relations causales au fil du temps.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'évaluation de différentes politiques de prise de décision.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie 4DCT pour une thérapie du cancer du poumon plus sûre.

Les innovations en IA améliorent la détection et le diagnostic des fractures de côtes pour un meilleur soin des patients.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'apprentissage profond en mammographie.

HITL combine l'expertise humaine et l'apprentissage automatique pour améliorer le traitement du cancer du sein.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans l'analyse des interactions génétiques en utilisant l'apprentissage automatique.

Meerkat-7B fixe une nouvelle norme pour les modèles de langage médical open-source.

Une revue des avantages de la surveillance à distance pour les patients avec des dispositifs cardiaques.

AttriMIL améliore la détection des tumeurs dans les images à diapositive entière grâce à des notations avancées et des contraintes.

Les bactéries s'adaptent rapidement aux antibiotiques grâce à des changements génétiques et des mutations.

Un cadre pour extraire des motifs significatifs à partir de jeux de données incertains et bruyants.

MindEye2 permet de faire des reconstructions visuelles claires à partir de données de scans cérébraux minimales.