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Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans l'analyse de données.

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

La recherche sur les systèmes de rapports automatiques améliore l'efficacité et la précision en radiologie.

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

EfficientDeepMB améliore la rapidité et le coût de l'imagerie optoacoustique pour un meilleur usage médical.

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

Explorer l'impact des attaques adversariales sur l'explicabilité dans l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore les modèles linguistiques pour des infos médicales fiables.

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.

Un nouveau système améliore l'analyse de la contamination par particules dans les tests de diagnostic.

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.

Présentation d'un outil pour évaluer les méthodes de détection d'anomalies non supervisées dans l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode pour repérer des motifs inhabituels dans des données de séries temporelles au fil du temps.

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

De nouvelles méthodes améliorent la détection des changements en imagerie médicale, ce qui renforce la précision des diagnostics.

Un nouveau robot aide à surveiller les chutes des personnes âgées et améliore les temps de réponse en cas de sécurité.

Une nouvelle approche améliore la clarté des IRM multislice simultanées.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la détection précoce du carcinome épidermoïde de la cavité buccale.

Un nouveau modèle améliore la prédiction du pronostic pour les patients avec hémorragie intracrânienne.

Un modèle conçu pour améliorer la classification des images médicales avec peu de données.

Un nouveau cadre améliore la confidentialité et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré.

Une étude évalue des modèles d'IA pré-entraînés pour l'interprétation des IRM, des CT et des radiographies.

L'automatisation de la surveillance des lignes améliore la sécurité et l'efficacité dans les soins critiques.

ARCI améliore les recommandations de médicaments grâce à des techniques d'analyse de données avancées.

Présentation de BMFT : une méthode pour améliorer l'équité en apprentissage automatique sans les données d'entraînement originales.

Un système de guidage automatique améliore l'imagerie par ultrasons de la tête fœtale.

IGNH fournit des prédictions claires et des attributions de caractéristiques pour des données tabulaires hétérogènes.

Une nouvelle approche pour analyser les dossiers de santé électroniques améliore les soins aux patients et les résultats.

De nouvelles méthodes révèlent des vulnérabilités dans les modèles médicaux grâce à des attaques par porte dérobée.

Un nouveau modèle pour traiter avec précision les structures de données hiérarchiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions des graphes de connaissances.

Cet article explore la multiplicité prédictive dans les modèles KGE et propose des méthodes de vote pour réduire les conflits.

Une nouvelle approche renforce la compréhension des prédictions du modèle grâce à l'attribution des caractéristiques.

Examiner le rôle des modèles de fondation pour surmonter la rareté des données en imagerie médicale.

NuSegDG offre une meilleure précision pour l'analyse d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer du sein en utilisant des images FFDM et SM.

Des chercheurs proposent une méthode pour améliorer les modèles médicaux tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore la vérification de la sécurité des réseaux de neurones dans des systèmes critiques.