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Un capteur basé sur radar aide à suivre les habitudes de marche pour prévenir les chutes chez les seniors.

Une enquête révèle des infos sur le retour des résultats génétiques dans la recherche sur Parkinson.

Développer un modèle d'IA fiable pour améliorer le diagnostic du cancer de la prostate à partir des biopsies.

Aborder les défis de la qualité des données dans les environnements d'apprentissage en groupe.

Le nouveau modèle PIMPNet intègre des scans cérébraux et l'âge pour le diagnostic d'Alzheimer.

Nouveau jeu de données aide l'IA à améliorer les soins d'urgence et la prise de décision pour les patients.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la conception des anticorps pour les traitements médicaux.

Une nouvelle approche combine des techniques d’imagerie pour améliorer la détection du glaucome.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.

Un nouveau modèle de deep learning montre des promesses pour prédire les résultats chez les patients victimes d'un AVC.

Améliorer l'apprentissage par renforcement avec des estimations de fonction de valeur pour une adaptation plus rapide aux tâches.

Des modèles plus petits, adaptés à des domaines spécifiques comme la médecine, montrent un grand potentiel.

De nouveaux modèles fournissent des éclaircissements sur les systèmes complexes en se concentrant sur des composants individuels.

Une étude montre comment les taux de mutation influencent la résistance aux antibiotiques dans E. coli.

HeCiX-KG fusionne les données d'essais cliniques avec des connaissances biologiques pour améliorer le développement de médicaments.

L'augmentation au moment du test améliore l'analyse d'images pour les maladies gastro-intestinales.

Les outils de réalité mixte améliorent les évaluations de mouvement dans les cliniques de neurologie.

Découvrez les bases de l'apprentissage des réseaux bayésiens dynamiques à partir des données.

Apprends comment la méthode de tunneling améliore les solutions d'optimisation multi-objectifs.

AgileDART simplifie le traitement des données à la périphérie pour des décisions rapides.

Examiner la volonté et la sensibilisation autour du don d'organes en Argentine.

FINESSE propose une nouvelle approche pour étudier le comportement des valves cardiaques grâce à des simulations avancées.

Les cas de diabète augmentent, ce qui entraîne de graves infections aux pieds dans le monde entier.

Les barres Grotta donnent des infos détaillées sur les résultats de la récupération des patients après un AVC.

Nouvelle méthode améliore la précision de segmentation avec des images médicales incomplètes.

Analyser la force des preuves pour les médicaments contre le cancer approuvés de 2000 à 2020.

Les avancées en deep learning améliorent la précision du diagnostic des maladies de la peau.

ProtoDep propose des infos claires pour détecter la dépression grâce à l'analyse des réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie rétinienne pour une meilleure détection des maladies.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans la modélisation des données de santé.

Une étude révèle les défis de la fusion des soins du VIH et des maladies chroniques en Afrique.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions tout en minimisant la taille des ensembles de prédiction.

Examiner l'impact du manque d'eau sur la santé dans les villes côtières du Pérou.

Une nouvelle méthode améliore la précision des rapports de radiologie en utilisant l'historique du patient.

Une nouvelle approche pour améliorer la classification des images médicales tout en préservant la vie privée des patients.

Cette étude se concentre sur l'utilisation de modèles linguistiques pour identifier les événements indésirables liés aux médicaments à partir des notes cliniques.

Standardiser des critères peut améliorer les outils d'IA pour détecter le carcinome basocellulaire.

MGLRA améliore la reconnaissance des émotions en utilisant plusieurs sources de données.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des personnes connues et inconnues en biométrie.