Cette critique examine l'impact des niveaux de fibrinogène sur la récupération après un TCE.
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La science de pointe expliquée simplement
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L'étude examine l'efficacité des LLM spécialisés dans les tâches cliniques.
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Cette recherche améliore la reconnaissance des gestes de la main grâce à l'électromyographie pour plus d'accessibilité.
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Cette étude présente une nouvelle approche pour simplifier l'écriture de notes cliniques en utilisant des modèles de langage avancés.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales 3D en utilisant moins d'exemples étiquetés.
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GERPACYST cherche à comprendre les kystes pancréatiques et leurs risques de cancer.
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ImmuneCLIP améliore les prédictions des interactions entre TCR et peptides en immunologie.
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Apprends à comprendre les réseaux de neurones complexes.
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Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique en réajustant le poids des échantillons de données.
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La nouvelle méthode MedDet améliore l'efficacité pour détecter les hernies discales cervicales grâce à des techniques avancées.
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Une nouvelle approche révèle des groupes de patients variés en fonction des résultats des traitements.
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Utiliser la courbure pour améliorer l'analyse des réseaux de santé et le soin des patients.
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Des prévisions précises dépendent d'une bonne calibration pour faire correspondre les probabilités avec les résultats réels.
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Utiliser des smartphones pour surveiller les rythmes respiratoires pourrait améliorer la détection précoce des problèmes respiratoires.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions de réadmissions à l'hôpital en utilisant des données variées sur les patients.
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Explorer l'intersection de l'informatique quantique et de l'intelligence artificielle pour des solutions innovantes.
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Les systèmes de santé galèrent à diagnostiquer et traiter le Long COVID malgré son impact.
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Cet article parle du dilemme de l'ajout de données dans l'apprentissage machine en santé.
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Une étude utilisant l'apprentissage automatique pour analyser les changements de démarche après un AVC.
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Une étude sur comment différentes descriptions impactent les modèles de machine learning en imagerie médicale.
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Examiner le rôle des textos pour soutenir les patients isolés pendant la pandémie.
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Faire des recherches sur de nouveaux traitements à travers des petites expériences, c'est mettre la sécurité des patients en priorité.
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Une nouvelle étude révèle des variants génétiques liés à l'Alzheimer dans la population indienne.
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Examiner les biais dans les modèles de base et leur impact sur les résultats d'imagerie médicale.
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Cette étude explore l'équité dans l'analyse des radiographies thoraciques sans détails démographiques.
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ResEmoteNet améliore la façon dont les machines lisent les expressions faciales pour différentes applis.
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De nouvelles méthodes améliorent les évaluations de risque de cancer du sein en utilisant l'apprentissage profond.
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Des chercheurs ont développé un liquide unique avec des propriétés électriques et magnétiques pour diverses applications.
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L'élamipréride pourrait améliorer la santé des personnes âgées en s'attaquant aux mitochondries.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des valeurs aberrantes dans l'analyse de données.
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Une enquête révèle la confiance et les préoccupations des patients concernant l'IA dans le domaine de la santé.
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Un ensemble de données révolutionnaire améliore les outils d'IA pour diagnostiquer les problèmes cardiaques.
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Une méthode combinant les images de fond d'œil et d'OCT améliore la précision du diagnostic de la DMLA.
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Un aperçu des méthodes et des applications de la technologie de reconnaissance des expressions faciales.
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Les tests d'anticorps ont besoin de lignes directrices claires pour garantir des résultats fiables dans la santé et la recherche.
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Examiner les principes et les défis de la création de technologies d'IA équitables.
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Une nouvelle méthode vise à améliorer la sécurité des patients atteints de démence grâce à une surveillance plus intelligente.
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Explorer comment les LLMs transforment l'avenir des soins de santé.
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Une nouvelle méthode pour expliquer les prédictions dans des données spatialement dépendantes en utilisant Random Forest.
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L'automatisation de la suturation améliore la précision chirurgicale et allège la charge des chirurgiens.
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