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Apprends comment l'attribution des caractéristiques fonctionne dans les processus gaussiens pour des prédictions de modèle plus claires.

De nouvelles méthodes combinent les données ECG et les rapports cliniques pour un meilleur diagnostic des problèmes cardiaques.

Un aperçu clair de comment les arbres fonctionnels aident dans l'analyse de données.

Une étude évalue les capacités de raisonnement des modèles de langage avec des données de séries chronologiques.

Un nouveau modèle prédit les résultats pour les patients en soins intensifs sous ventilation mécanique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des systèmes de reconnaissance d'activité.

ChronoStrain améliore la compréhension des souches bactériennes au fil du temps dans la santé humaine.

NCL améliore l'interprétabilité et la performance dans les tâches d'apprentissage automatique.

Cette étude évalue l'utilisation de modèles pour interpréter des images d'ECG grâce à l'apprentissage sans données.

De nouvelles méthodes utilisant des modèles numériques pourraient améliorer la compréhension et le traitement de la sepsie.

Explore les avantages et les défis de l'optimisation multi-objectifs avec NSGA-III.

TROT améliore la précision dans la reconnaissance des activités humaines en s'appuyant sur les relations temporelles.

S3PHER donne du pouvoir aux patients en leur permettant de partager leurs données de santé en toute sécurité avec les professionnels de santé.

De nouvelles bases de données améliorent le suivi des effets indésirables des médicaments.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la densité mammaire et les prédictions de risque de cancer.

Un nouveau modèle aide à identifier les patients à risque d'ITU-CA.

Une liste de contrôle vise à améliorer l'évaluation de la communication chez les patients PPA.

Un nouveau modèle s'attaque aux risques de chutes et de fractures chez les personnes âgées en maison de retraite.

Un nouvel algorithme pour séparer les caractéristiques communes et uniques dans des ensembles de données bruyants.

Examiner comment les médicaments influencent les risques de naissance prématurée chez les femmes enceintes.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans des environnements contraints.

Un nouvel outil vise à identifier les études problématiques en recherche sur la santé.

Explorer comment les robots peuvent aider à la croissance et à l'apprentissage des enfants.

Améliorer la communication entre les patients atteints de cancer et les professionnels de santé grâce à l'IA.

Une étude sur comment l'IA peut améliorer le diagnostic de l'épilepsie dans les zones à faibles ressources.

Une étude montre que l'épaisseur des tissus mous pourrait mieux prédire les complications chirurgicales du genou que l'IMC.

Un aperçu de la gouvernance des systèmes autonomes dans le monde d’aujourd’hui.

Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans la génération de données de santé synthétiques.

G-HANet combine des images de tissus et des données génomiques pour améliorer les prédictions sur les résultats du cancer.

Cette étude compare des méthodes pour évaluer la performance des modèles d'IA dans le secteur de la santé.

Un nouveau système améliore la création de gestes réalistes en utilisant uniquement l'audio de la parole.

Les technologies d'IA améliorent la détection et la précision du traitement du cancer de la thyroïde.

Examiner les soins centrés sur le patient pour ceux avec plusieurs maladies chroniques.

Combiner l'informatique quantique et l'apprentissage fédéré pour renforcer la confidentialité des données.

Un aperçu des techniques d'estimation robuste en stats.

Une étude révèle l'impact du contrôle des infections en réanimation sur la résistance aux antimicrobiens.

Une nouvelle méthode permet de faire des modèles 3D détaillés à partir d'une seule image.

Un aperçu des essais SMART et de leur rôle dans le traitement des patients.

NeuraChip améliore l'efficacité dans le traitement des données graphiques pour diverses applications.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la représentation de l'incertitude dans l'apprentissage profond.