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Une étude révèle comment la diversité des patients affecte les modèles de segmentation dans le domaine de la santé.

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Automatiser le phénotypage à haut débit en utilisant des modèles de langage avancés pour améliorer la prise de décision clinique.

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Un nouveau cadre améliore la classification des maladies à partir d'images médicales, même avec des conditions de données variées.

Améliorer le diagnostic de l'IA en classant les cas de radiographies médicales plus précisément.

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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'IRM pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer en utilisant les données individuelles des patients.

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FPT+ améliore le transfert d'apprentissage pour des images médicales haute résolution avec un minimum de ressources.

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La réalité augmentée mobile améliore la collaboration dans la planification de la chirurgie cardiaque.

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Un nouveau système améliore les enquêtes médicales en fusionnant des LLM avec des graphes de connaissances.

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RSCUSUM propose une solution pour détecter les changements dans les données de manière efficace et précise.

AdapTable améliore les prévisions des modèles malgré les changements dans les données des tables sans avoir besoin de réentraîner.

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LiPCoT transforme des données de séries temporelles pour des applications de modèles de langue.

Nouveau modèle améliore l'imagerie et la précision de segmentation de la cirrhose du foie.

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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux problèmes de données bruyantes.

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