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Cette étude examine une méthode pour améliorer la détection des maladies en utilisant des données multimodales.

Une étude explore de nouvelles méthodes pour que les modèles d'apprentissage profond s'adaptent aux données qui changent.

Examiner des modèles génératifs pour des données d'expression génique synthétiques tout en garantissant la vie privée des patients.

Une méthode pour améliorer la sélection de récupérateurs denses en utilisant des LLMs sans avoir besoin d'étiquettes.

RC-GNN améliore l'interprétabilité des GNN et la précision prédictive grâce à des méthodes innovantes.

Utiliser des chatbots pour répondre aux besoins d'infos des patients pendant les opérations de cataracte.

Examiner les défis des auto-explications dans les grands modèles de langage.

SliQ améliore la détection de similarité en utilisant l'informatique quantique pour plus d'efficacité.

TimEHR génère des données de séries temporelles synthétiques réalistes à partir de dossiers de santé électroniques pour aider à la recherche.

Explorer l'impact et les défis de Gemini dans le domaine médical.

hFedF améliore la performance de l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis de la généralisation de domaine.

Ce travail améliore la segmentation des images de fond d'œil en réduisant le bruit.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des machines sur différents types de données.

Une nouvelle méthode améliore les LLMs en intégrant des connaissances externes pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore la classification de la dilatation des voies urinaires chez les bébés.

Développer des machines qui réagissent en fonction des émotions pour améliorer l'interaction humain-ordinateur.

Une nouvelle approche aide l'IA à mesurer l'incertitude et à améliorer la précision des décisions.

Nouveau jeu de données qui améliore le diagnostic de la rétinopathie diabétique grâce à des annotations détaillées.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique pour les données 3D.

Une nouvelle méthode permet d'apprendre rapidement à partir de démonstrations uniques dans des environnements instables.

Une nouvelle approche aide les machines à apprendre et à interpréter les concepts visuels efficacement.

Des recherches montrent que l'IA peut améliorer la détection des lésions d'accident vasculaire cérébral dans les images CT.

Explorer l'impact de ClinicLLM sur les prédictions de réadmission à l'hôpital et sur les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation des modèles pour les images médicales en utilisant une seule image.

Explorer des techniques pour améliorer la qualité d'image dans l'imagerie médicale à faible dose.

Une méthode pour améliorer la classification des données en utilisant des techniques de régularisation.

Combiner l'apprentissage fédéré avec des techniques de confidentialité protège les données sensibles tout en entraînant des modèles.

Les modèles de langage IA améliorent la précision diagnostique en ophtalmologie grâce à l'intégration d'images et de textes.

Une méthode qui combine des LLM et des modèles additives neuronaux pour aider à améliorer la précision des diagnostics.

De nouvelles méthodes cherchent à améliorer la clarté des modèles dans les applications d'apprentissage automatique.

BioMistral vise à faire avancer le traitement des langues dans le secteur de la santé avec une technologie open source.

Une nouvelle approche utilisant des modèles de langage pour tester des moteurs de règles médicales améliore la précision.

Une étude montre que l'IA améliore la détection des problèmes dentaires sur les radiographies.

Une nouvelle méthode améliore les estimations de confiance dans des données ambiguës.

LinkNER combine des modèles NER et des LLM pour une meilleure reconnaissance des entités nommées.

Cet article parle des méthodes pour certifier les explications dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour la détection d'intrusions dans les réseaux de capteurs sans fil en utilisant l'apprentissage automatique.

SegmentAnyBone améliore la précision de l'imagerie osseuse dans les IRM pour un meilleur diagnostic.

Une étude examine l'utilisation d'étiquettes bruyantes pour identifier avec précision les résultats d'OIRD.

Apprends-en plus sur les corrélations fallacieuses et leur impact sur les systèmes d'apprentissage automatique.