Articoli più recenti per Sanità

La ricerca punta a migliorare la durata dei trattamenti per la tubercolosi.

Metodi innovativi per bilanciare performance e rischio in ambienti incerti.

Nuovi metodi offrono intuizioni più chiare sull'efficacia dei trattamenti chirurgici.

Questo studio analizza il ruolo del ML nel prevedere le tossicità legate al trattamento nei pazienti con cancro ginecologico.

Nuove tecniche mirano a migliorare la diagnosi precoce del cancro al seno, migliorando i risultati del trattamento.

I metodi AI migliorano l'analisi dei segnali biomedici per avere migliori intuizioni sulla salute.

La ricerca sugli LLM nelle impostazioni di salute mentale multilingue mette in evidenza successi e sfide.

Le tecniche basate sui dati migliorano le assegnazioni di trattamento nella politica pubblica.

AACLiteNet migliora la rilevazione della calcificazione aortica addominale per una salute del cuore migliore.

Un nuovo metodo migliora i risultati sanitari analizzando dati multimodali incompleti.

ASLS consente la personalizzazione in tempo reale dei modelli di linguaggio in base alle interazioni degli utenti.

WMH-DualTasker offre un modo più veloce per misurare gli indicatori di salute cerebrale.

Un metodo per potenziare il riconoscimento automatico del parlato mescolando liste di parole chiave con modelli linguistici.

Valutando l'impatto dell'EVT sul recupero da ictus con gravi danni cerebrali.

La ricerca avanza la terapia cromosomica per i disturbi genetici come la sindrome 8p.

Nuove scoperte sui test genetici rivelano sfide nel prevedere il rischio di malattie per le persone sane.

Nuove fasce di riferimento migliorano i test sulla salute a Kilifi, affrontando le sfide sanitarie locali.

I progressi dell'IA stanno cambiando il modo in cui si generano documenti medici essenziali.

Nuovi metodi migliorano la localizzazione dei dispositivi con tecnologia avanzata di riflessione dei segnali.

Un nuovo dataset migliora la valutazione dei modelli linguistici nella precisione delle sperimentazioni cliniche.

Uno studio confronta i modelli EHR e i punteggi genetici per prevedere i rischi di malattia.

Il metodo ADEPT migliora la riparazione delle valvole cardiache senza chirurgia.

Usare l'apprendimento automatico per migliorare i criteri di idoneità e reclutamento nei trial clinici.

Presentiamo AdaGauss per migliorare l'apprendimento senza tenere i dati precedenti.

Uno studio propone un modello per classificare meglio i noduli tiroidei e ridurre le chirurgia non necessarie.

Questo articolo parla delle principali preoccupazioni riguardo l'affidabilità dei modelli da testo a immagine.

Presentiamo Cl-DRF: un metodo per una valutazione migliore dei trattamenti tra gruppi diversi.

Il progetto MultiMed migliora il riconoscimento vocale automatico per una comunicazione sanitaria migliore.

Un nuovo framework migliora il tracciamento del movimento usando dispositivi indossabili e video egocentrici.

Esplorare il concetto di età biologica del cervello e le sue implicazioni per la salute cerebrale.

Un nuovo approccio offre spunti più profondi sui geni che guidano il cancro e le loro interazioni.

Un nuovo modello migliora la rilevazione precoce dei noduli polmonari.

Un nuovo database migliora gli strumenti di intelligenza artificiale per riconoscere i tratti facciali tra le varie origini.

Uno studio rivela intuizioni sull'impatto dei disturbi intestinali funzionali sulla vita dei pazienti.

I sistemi personalizzati migliorano il monitoraggio della salute e del comportamento attraverso modelli adattati.

Un nuovo metodo per creare dati ECG sintetici realistici migliora la rilevazione delle condizioni cardiache.

Uno studio rivela come le interazioni tra particelle possano migliorare i risultati dei trattamenti respiratori.

Capire i fenotipi clinici può portare a una migliore cura dei pazienti e a risultati di trattamento più efficaci.

L'AI affidabile nell'imaging medico ha bisogno di report chiari sulla variabilità delle prestazioni.

Un metodo per stimare le medie nei dati in tempo reale con risorse minime.