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BC-SELECT aiuta a prevedere le risposte ai trattamenti nelle pazienti con cancro al seno usando i dati sull'espressione genica.

h-DJSCC migliora la trasmissione delle immagini nelle reti mobili, gestendo vari tipi di connessione in modo efficace.

Esaminando le donazioni di farmaci e la loro gestione negli ospedali etiope.

Un approccio nuovo che usa le onde radio per diagnosticare le malattie polmonari in modo rapido e sicuro.

Uno studio valuta l'efficacia della CRP per diagnosticare la tubercolosi.

Questo studio analizza quanto bene gli LLM riescano a trovare e correggere errori medici.

Uno sguardo ai metodi per tracciare gli effetti collaterali dei farmaci.

Esaminare i costi e le sfide che le famiglie affrontano a causa dell'encefalite pediatrica.

Il clustering organizza i dati in gruppi, rivelando informazioni utili in diversi settori.

Uno studio identifica sottotipi distinti di sepsi in Tanzania per guidare il trattamento.

Nuovi modelli mostrano buone prospettive nel monitorare i problemi di camminata nei pazienti con Parkinson.

ALCM migliora la scoperta causale combinando LLM con metodi tradizionali per avere intuizioni migliori.

Questo studio esplora come il machine learning può prevedere i cambiamenti nella funzione polmonare nella SSc-ILD.

Migliorare l'analisi delle comunità microbiche per ottenere informazioni sulla salute e sull'ambiente.

Una panoramica delle BCI, della loro tecnologia e delle applicazioni del deep learning.

Nuove tecniche migliorano l'inferenza bayesiana nei modelli di Markov nascosti per un'analisi dei dati migliore.

Esplora l'importanza e le tendenze nel rilevamento delle anomalie nei video in diversi settori.

Nuovi strumenti stanno migliorando l'analisi delle varianti genetiche per risultati migliori per i pazienti.

Il sistema Tilde rivoluziona la destrezza robotica grazie a un controllo intuitivo e un apprendimento efficace.

Esplorare metodi per proteggere le informazioni dei pazienti nella ricerca clinica.

Uno studio sottolinea l'importanza di un supporto personalizzato per i pazienti con disturbi immunitari.

Esaminare il potenziale e le sfide dell'IA nelle applicazioni sanitarie.

Una guida alla previsione conforme e al suo ruolo nella stima dell'incertezza.

Uno studio valuta i LLM per rilevare l'instabilità abitativa nelle note cliniche.

Una sfida globale mette in evidenza l'apprendimento federato per la classificazione della densità mammaria.

L'apprendimento federato e il trasferimento rendono più efficienti e precisi i controlli sul cancro.

Esaminare come gli strumenti digitali per la salute personale possono migliorare l'esperienza della gravidanza.

Un nuovo framework migliora la formazione sui mammogrammi per una migliore educazione in radiologia.

Analizzando le risposte individuali ai trattamenti usando il Causal K-Means Clustering.

Un nuovo modello punta a migliorare le previsioni sul cancro usando l'IA e dati di istopatologia digitalizzati.

Questo studio mette in evidenza la necessità di una formazione migliore per i fornitori di assistenza sanitaria materna sulla violenza domestica.

Uno studio rivela la ricca diversità genetica HLA in Africa rispetto agli Stati Uniti.

Esaminando le pratiche etiche nei registri dei pazienti per la condivisione dei dati.

Introducendo un sistema a doppia politica efficiente per l'apprendimento per rinforzo offline.

Scopri i metodi chiave e le applicazioni del rilevamento delle anomalie in strutture di dati che cambiano.

Un nuovo approccio migliora la classificazione dei dati EEG e ECG.

MpoxSLDNet offre un approccio promettente per identificare con precisione le lesioni di monkeypox.

Una sfida che si concentra su modelli generativi profondi per la generazione di immagini mediche realistiche.

Uno studio rivela come l'IA aiuti i medici a scegliere i trattamenti per il cancro.

Un nuovo approccio migliora la capacità di descrivere i cambiamenti nelle immagini in modo accurato.