ACDNet améliore les recommandations de médicaments en utilisant l'historique des patients et des techniques avancées.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des crises grâce aux annotations médicales.
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M UNet améliore la détection précoce des polypes pour lutter contre le cancer colorectal.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation en utilisant l'adaptation de domaine semi-supervisée.
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Les LDMs améliorent la détection d'out-of-distribution dans l'imagerie médicale 3D.
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Les réseaux de neurones graphiques changent la façon dont on analyse les données de séries temporelles pour de meilleures prédictions.
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Une nouvelle méthode améliore l'alignement des scans CT et IRM en imagerie médicale.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles d'apprentissage profond en s'attaquant à l'incertitude prédictive.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation des images médicales grâce au consensus des experts.
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Un nouveau cadre améliore l'analyse des images de diapositives entières pour le diagnostic du cancer.
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Un nouveau système simplifie le codage des maladies pour une meilleure gestion des données de santé.
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Une méthode pour améliorer la qualité d'image en utilisant des techniques de l'architecture Vision Transformer.
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Un cadre pour améliorer les prédictions en utilisant l'abstention contre les données trompeuses.
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Un nouveau cadre pour améliorer les modèles d'apprentissage profond pour les données de séries temporelles.
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Cet article traite de la multiplicité prédictive et propose des algorithmes d'ensemble pour des prévisions plus équitables.
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Une étude dévoile des infos sur la résumation et la réponse aux questions dans les textes biomédicaux.
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De petits biais dans l'IA peuvent mener à de grosses injustices.
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Un aperçu des attaques par inférence d'appartenance et de leurs implications pour la vie privée des données.
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Cet article explore comment l'analyse de perturbation améliore la compréhension des décisions de l'IA avec des données de séries temporelles.
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Les biomarqueurs numériques changent la façon dont on suit et comprend la santé.
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Une nouvelle métrique améliore la précision et la clarté des prédictions du modèle.
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Une nouvelle méthode réduit les saisies des utilisateurs dans le feedback du modèle pour une meilleure performance.
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Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré et la performance des modèles.
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Enquête sur comment la technologie vocale peut empêcher la participation en double des patients dans les essais.
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Un aperçu de comment les modèles d'apprentissage profond comprennent l'activité cérébrale.
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FreeCOS améliore la segmentation de formes complexes en utilisant des techniques auto-supervisées et des données synthétiques.
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Examen de l'impact des modèles NLP sur la recherche biomédicale et la santé.
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Un nouveau cadre pour renforcer les modèles d'apprentissage par renforcement dans des environnements imprévisibles.
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Une nouvelle méthode utilise des images vidéo pour un meilleur positionnement en bronchoscopie.
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