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Lo studio mette in evidenza l'importanza di avere accesso equo alle cure oculari per la rilevazione della retinopatia diabetica.

La ricerca mostra che analizzare il parlato potrebbe aiutare a identificare il Parkinson in fase precoce.

PatWay-Net unisce l'apprendimento automatico a previsioni chiare sui risultati dei pazienti.

Questo studio rivela l'impatto della salute mentale sul trattamento e sugli esiti della sepsi.

La ricerca mostra come miR-146a-5p influisce sulla salute delle cellule beta nel diabete di tipo 1.

Un nuovo metodo migliora l'inferenza causale integrando i grafi causali nel machine learning.

Un nuovo approccio per migliorare le risposte generate dall'IA nella sanità.

Un metodo veloce ed efficace per segmentare gli strati retinici usando immagini OCT.

Impara sui metodi di riduzione dimensionale per semplificare l'analisi di dati complessi.

La ricerca migliora l'interpretazione dell'ECG, garantendo la privacy dei dati dei pazienti.

Un nuovo programma di sensibilizzazione collega i sopravvissuti a lesioni cerebrali alla ricerca sanitaria.

L'IA aiuta a identificare e ridurre i bias nei materiali di insegnamento medico per risultati sanitari più equi.

Mamba-Ahnet migliora la segmentazione delle immagini mediche per una rilevazione precisa delle lesioni.

Indagare le varie risposte al COVID-19 per migliorare le opzioni di trattamento.

Guida all'importanza delle caratteristiche e al suo ruolo nelle previsioni del modello.

La ricerca mostra come L. reuteri influisce sulla regolazione degli ormoni nell'intestino.

Usare fonti di dati per migliorare l'accuratezza nella diagnosi di malattie rare.

Le donne in Tanzania hanno problemi con la bassa copertura sanitaria.

Uno sguardo sul peso emotivo che hanno affrontato i lavoratori della salute durante la pandemia.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella modellazione dei dati complessi usando l'inferenza basata su simulazione.

Esplorare come il Federated Learning possa migliorare la privacy dei dati nella sanità.

Uno studio per migliorare le abilità comunicative in telemedicina per i professionisti della salute.

Un nuovo strumento per semplificare i test genetici e migliorare l'accuratezza diagnostica.

Candida auris rappresenta seri rischi di infezione, soprattutto negli ospedali.

DyS combina ottime prestazioni e interpretabilità per un'analisi di sopravvivenza efficace.

Esplorando nuovi modelli per migliorare le previsioni a lungo termine in vari settori.

CSA-Net migliora l'accuratezza della segmentazione per le immagini mediche, potenziando le capacità diagnostiche.

Un sistema analizza le immagini dell'ecocardiografia per identificare rapidamente le condizioni del cuore.

Una recensione critica del ruolo di GPT-4V nelle impostazioni cliniche.

Le immagini retiniche rivelano informazioni sulla salute oltre alle malattie oculari.

Uno studio esplora come i modelli di machine learning prevedono il rischio di CLABSI usando i dati ospedalieri.

Scopri come le reti tensoriali possono trasformare varie applicazioni industriali e ottimizzare i processi.

Questa ricerca esplora l'uso di modelli linguistici grandi per rilevare anomalie nei dati delle serie temporali.

Uno sguardo sulle relazioni causali e sulla loro importanza in vari settori.

Uno studio rivela legami genetici con le crisi nei pazienti con condizioni rare.

Uno studio rivela le sfide e le soluzioni potenziali per recensioni efficaci dei farmaci.

Uno studio rivela il potenziale dell'IA nel predire i rischi di OHSS durante i trattamenti di fertilità.

YOLOv10 migliora la velocità e la precisione nel riconoscimento degli oggetti per diverse applicazioni.

Quest'articolo esamina i metodi di Neyman per valutare le regole di trattamento moderne personalizzate per le persone.

La ricerca mostra come le caratteristiche del cervello possano prevedere gli esiti del mal di schiena cronico.