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Un nouveau système améliore le suivi de la santé mentale grâce aux données des appareils personnels.

Des méthodes innovantes améliorent l'identification des marqueurs du cancer grâce à l'analyse de la méthylation de l'ADN.

Un aperçu des traits et comportements des utilisateurs pour améliorer les systèmes de support.

Des recherches montrent comment le COVID-19 affecte les hommes et les femmes différemment.

Une étude sur l'amélioration de l'estimation des effets du traitement en utilisant des données supplémentaires dans les MRT.

L'apprentissage profond améliore l'imagerie Doppler couleur pour une meilleure analyse du flux cardiaque.

De nouvelles méthodes créent des modèles numériques réalistes pour des tests de dispositifs médicaux plus sûrs.

Une nouvelle approche pour une détection précise des repères dans les images cardiaques en utilisant des structures de graphe.

Une nouvelle méthode fPET améliore la mesure de l'activité cérébrale sans prélèvement sanguin invasif.

Patch-CNN simplifie l'imagerie cérébrale avec moins d'images pour des résultats précis.

De nouveaux modèles améliorent l'évaluation des dégâts causés par les crises cardiaques et améliorent les soins aux patients.

CortexMorph propose des mesures rapides et précises de l'épaisseur corticale pour améliorer les évaluations de la santé cérébrale.

Bio-SIEVE améliore l'efficacité des revues systématiques médicales en utilisant des modèles de langue IA.

Explorer l'impact des données du monde réel sur les évaluations des technologies de santé.

Une nouvelle méthode pour différencier les états de santé en utilisant des données de séries temporelles ECG.

Une nouvelle méthode booste l'efficacité des tests en groupe pour détecter les pathogènes.

L'optimisation des paramètres DECT améliore l'imagerie pour de meilleurs diagnostics médicaux.

SPROUT améliore la sécurité en détectant les erreurs de classification dans les classificateurs d'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre pour connecter les données de santé avec la gestion des infos personnelles pour de meilleures idées.

Présentation de l'AutoSAM Adapter pour une meilleure analyse d'images médicales 3D.

Un aperçu de la combinaison de l'apprentissage fractionné et du chiffrement pour une meilleure confidentialité des données.

Un nouveau modèle crée des images de tissus à partir de résumés de rapports d'experts.

Un Vision Transformer hybride améliore l'analyse des données EEG et la prédiction des mouvements oculaires.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des mammographies pour une meilleure classification du cancer du sein.

Cette étude évalue la performance des appareils portables pour détecter les alertes de fibrillation auriculaire.

Une nouvelle méthode prédit l'âge du cerveau à un niveau de voxel pour de meilleures insights.

La recherche utilise les dossiers de santé électroniques pour améliorer les prédictions des résultats de santé pour les patients avec plusieurs conditions.

Un appareil ECG à bas prix peut prédire le vieillissement vasculaire et les habitudes tabagiques de manière efficace.

Cette étude explore la surveillance syndromique numérique en utilisant des données de PHC pour la détection des maladies respiratoires.

Une nouvelle méthode améliore le diagnostic du cancer en intégrant des signaux de causalité faibles dans l'imagerie médicale.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des modèles biologiques en utilisant des connaissances physiologiques.

Voici GravityNet, un nouveau modèle qui améliore la précision de détection des petites lésions dans les images médicales.

Les avancées dans l'analyse des ECG améliorent la compréhension de la santé cardiaque grâce à l'IA et aux études génétiques.

Utiliser de nouvelles sources de données pour améliorer la surveillance et les prévisions épidémiques.

Les FINs améliorent les prévisions dans la finance, le traitement de la parole et la santé.

Une étude montre des liens entre les données de laboratoire manquantes et les résultats pour les patients pendant la pandémie.

Utiliser l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer les prédictions des mouvements de la parole dans la dysarthrie.

Cette étude améliore la reconnaissance d'activités en utilisant des techniques d'échantillonnage négatif dur.

La technologie radar améliore les contrôles de santé à distance tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Explore l'importance de la mesure T2 en IRM pour diagnostiquer des problèmes de santé.