Daniel Truhn

DiffChestは、胸部X線分析をわかりやすく説明し、混乱因子を特定することで改善するよ。

ヘルスケアにおける言語モデルの脆弱性を暴露し、偽情報の危険性について。

新しいフレームワークがX線画像の重症度の測定方法を改善する。

研究によって、がん診断に使われるAIモデルの脆弱性が明らかになった。

この研究は、臨床タスクにおける専門的なLLMの効果を調べてるんだ。

MoPaDiは癌の診断を助けるために反事実的な画像を作成します。

新しい技術は、希少な婦人科がんの患者のケアを改善することを目指しているよ。

クリアはAIを使って放射線画像解析を強化し、病気の検出をより良くしている。