Des recherches montrent que l'analyse de la parole pourrait aider à identifier la maladie de Parkinson tôt.
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La science de pointe expliquée simplement
Des recherches montrent que l'analyse de la parole pourrait aider à identifier la maladie de Parkinson tôt.
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PatWay-Net combine l'apprentissage automatique avec des prévisions claires pour les résultats des patients.
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Cette étude révèle l'impact de la santé mentale sur le traitement et les résultats de la sepsie.
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Des recherches montrent comment le miR-146a-5p affecte la santé des cellules bêta dans le diabète de type 1.
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Une nouvelle méthode améliore l'inférence causale en intégrant des graphes causaux dans l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche pour améliorer les réponses générées par l'IA dans le secteur de la santé.
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Une méthode rapide et efficace pour segmenter les couches rétiniennes en utilisant des images OCT.
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Apprends des méthodes de réduction de dimension pour simplifier l'analyse de données complexes.
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La recherche améliore l'interprétation des ECG tout en garantissant la confidentialité des données des patients.
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Un nouveau programme de sensibilisation relie les survivants de blessures cérébrales à la recherche en santé.
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L'IA aide à identifier et réduire les biais dans les supports de formation médicale pour des résultats de santé plus équitables.
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Mamba-Ahnet améliore la segmentation des images médicales pour une détection précise des lésions.
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Enquête sur les différentes réponses au COVID-19 pour de meilleures options de traitement.
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Un guide sur l'importance des caractéristiques et son rôle dans les prédictions du modèle.
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Des recherches montrent comment L. reuteri influence la régulation hormonale dans l'intestin.
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Utiliser des sources de données pour améliorer la précision dans le diagnostic des maladies rares.
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Les femmes en Tanzanie galèrent avec une couverture d'assurance santé faible.
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Un aperçu du poids émotionnel sur les travailleurs de la santé pendant la pandémie.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la modélisation de données complexes en utilisant l'inférence basée sur la simulation.
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Explorer comment l'apprentissage fédéré peut améliorer la protection des données dans le secteur de la santé.
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Une étude sur l'amélioration des compétences de communication en télémédecine pour les professionnels de santé.
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Un nouvel outil pour simplifier les tests génétiques et améliorer la précision des diagnostics.
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Candida auris représente des risques d'infection sérieux, surtout dans les hôpitaux.
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DyS combine une bonne performance et une interprétabilité pour une analyse de survie efficace.
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Explorer de nouveaux modèles pour améliorer les prévisions à long terme dans divers secteurs.
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CSA-Net améliore la précision de segmentation pour les images médicales, boostant les capacités de diagnostic.
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Un système analyse les images d'échocardiographie pour identifier rapidement les problèmes cardiaques.
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Une critique de la place de GPT-4V dans les milieux cliniques.
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Les images rétiniennes montrent des trucs sur la santé, pas juste des maladies des yeux.
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Une étude explore comment les modèles de machine learning prédisent le risque de CLABSI en utilisant des données d'hôpital.
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découvre comment les réseaux de tenseurs peuvent transformer diverses applications industrielles et optimiser les processus.
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Cette recherche explore l'utilisation de grands modèles de langage pour détecter des anomalies dans les données de séries temporelles.
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Un aperçu des relations causales et de leur importance dans divers domaines.
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Une étude révèle des liens génétiques avec les crises chez des patients atteints de conditions rares.
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Une étude révèle des défis et des solutions potentielles pour des revues de médications efficaces.
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Une étude révèle le potentiel de l'IA pour prédire les risques d'OHSS pendant les traitements de fertilité.
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YOLOv10 améliore la vitesse et la précision dans la détection d'objets pour diverses applications.
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Cet article examine les méthodes de Neyman pour évaluer des règles de traitement modernes adaptées aux individus.
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Des recherches montrent comment les caractéristiques du cerveau peuvent prédire les résultats de la douleur chronique au dos.
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Dinomaly propose une solution simplifiée pour détecter des anomalies dans différentes catégories de données.
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