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Une étude sur l'adaptation des LLM pour une génération efficace de notes cliniques.

Rad4XCNN fait le pont entre l'apprentissage profond et la radiomique pour des analyses médicales en IA plus claires.

Une nouvelle méthode améliore le pouvoir prédictif en transformant des données tabulaires en images.

Cet article explore les problèmes et les récentes avancées dans les techniques de fusion multimodale.

RSTAR-Net réduit les artefacts de traînée dans les images de cancer du poumon, améliorant la précision du traitement.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure des niveaux d'oxygène dans le sang en utilisant l'imagerie photoacoustique.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité de l'IA à détecter des images médicales inattendues.

Explorer l'importance des relations spatiales dans les interprétations de la vision par ordinateur.

Cet article examine de nouvelles méthodes pour l'apprentissage machine préservant la vie privée.

Une nouvelle métrique mesure la similarité des datasets tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode améliore les scans CT à faible dose en réduisant efficacement le bruit.

Apprends comment les modèles de diffusion améliorent l'analyse des séries temporelles dans différents domaines.

Analyse de l'impact des attaques DDoS et F-AP sur les dispositifs de santé intelligents.

GMS améliore la segmentation d'images médicales en utilisant des modèles génératifs pour plus de précision.

Examiner comment ChatGPT impacte le système de santé et ses usages potentiels.

De nouvelles approches améliorent la compréhension et la transférabilité dans les réseaux de neurones.

Un modèle d'IA avancé améliore la détection des lésions d'AVC ischémique dans les IRM.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des prédictions des CNN grâce à des concepts et des relations.

Un aperçu de comment l'IRM améliore la généralisation de l'apprentissage automatique à travers différents environnements.

L'apprentissage profond améliore la précision et la rapidité de l'imagerie du flux sanguin.

Une méthode pour entraîner des agents à suivre des règles tout en maximisant les récompenses.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la parole en utilisant des enregistrements entiers.

Une étude examine l'efficacité de l'IA pour générer des résumés de sortie des patients.

Une nouvelle méthode améliore les modèles vision-langage sans entraînement compliqué.

Une nouvelle méthode de calibration améliore l'intégration de la réalité augmentée dans les procédures chirurgicales.

Un nouveau mécanisme magnétique améliore les robots de réhabilitation pour une meilleure récupération des patients.

Un environnement de simulation qui améliore la formation des agents médicaux grâce aux interactions avec les patients.

Un aperçu des problèmes et des méthodes dans la segmentation cérébrovasculaire pour l'imagerie médicale.

BGDM améliore la qualité d'image et l'efficacité dans les techniques d'imagerie médicale.

Les modèles modernes de Hopfield améliorent les capacités de mémoire et de récupération des machines.

Une étude montre que les outils numériques peuvent améliorer les soins de santé pour les enfants malades.

Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en permettant aux modèles de langue d'apprendre à partir d'exemples.

Améliorer les classificateurs en gérant l'incertitude et en renforçant la fiabilité dans des applications critiques.

Évaluer le rôle des LLM dans le diagnostic des maladies courantes à travers l'analyse des symptômes.

Cette recherche améliore la détection d'anomalies en utilisant des pseudo-anomalies générées par le bruit pour un meilleur entraînement des modèles.

Une méthode pour évaluer la confiance des utilisateurs dans l'IA, surtout dans le domaine de la santé.

Les MIAs sans ombre révèlent des vulnérabilités dans les systèmes de recommandation pour les utilisateurs.

Cette étude examine les caractéristiques de la parole pour améliorer le diagnostic précoce de la maladie de Parkinson.

Techniques pour améliorer la qualité d'image à partir de données médicales bruyantes.

Les avancées dans l'IA explicable améliorent la compréhension des modèles de ML complexes.