ヘルスケア に関する最新の記事

深層学習を使って病理組織学における病気の分類を改善する。

AIは皮膚病の診断に期待できるし、特にサービスが行き届いていない地域で役立ちそうだね。

新しい方法がヘルスケアの深層学習モデルの予測精度を向上させる。

非自回帰アプローチは、人間の動きの予測速度と精度を向上させる。

ノーマライズフローを探って、複雑なデータ分析への影響を見てみよう。

FedFBNは多様な医療データを使ってモデルのトレーニングを改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

メタデータを使うことで、自動退院サマリーの質がアップするよ。

技術を組み合わせて、病院で患者の状態を予測する方法。

ある研究で、バーチャルリアリティがやけど患者の痛み緩和ツールとしての効果を調べてる。

地域の薬局が薬だけじゃなくサービスを広げて、地元の医療に影響を与えてるよ。

AIと動画分析が大腸内視鏡検査でのポリープ検出を改善してるよ。

新しいモデルが新生児の無呼吸と低呼吸を予測して、早めの医療介入を可能にするよ。

AI技術がマラリアの検出を変えて、速度と精度が向上してるよ。

新しいコンピューターモデルがてんかん治療の手術計画を改善して、患者の結果を良くしてるよ。

大きなデータセットからの知識を活用してWSI分類を強化。

新しいアプローチが機械学習技術を使ってEEG分析の精度を向上させる。

自己教師あり学習を使って、より良い不確実性の推定のために適合予測を改善する。

時間にわたるイベントの関係を分析して、より良い意思決定をするために設計されたシステム。

ブロックチェーン技術がデータ共有をどう改善するか、プライバシーとセキュリティを確保しながら探ってみよう。

新しいセンサーが視覚と触覚を組み合わせてロボットの性能を向上させる。

新しい研究が心筋症の遺伝的基盤と普及について明らかにしたよ。

研究者たちは、機械学習技術を使って生存データを分析する新しい方法を調べている。

この記事では、パーソナライズドメディスンがオミックスデータを使って患者の生存率を改善する方法について見ていくよ。

AKIの入院は季節によってピークがあり、特に冬と高齢患者に多いんだよね。

研究では、心血管疾患のリスク予測を改善するための機械学習ツールが紹介されている。

研究が、コーディングの違いが小児ケアにおける健康予測にどう影響するかを明らかにした。

最近のアメリカの放射線科グループ市場の動向を探る。

KD-BIRLはエージェントの行動と報酬構造を理解するための新しいアプローチを提供してるよ。

メタバースにおけるデジタルヒューマンの創造と応用についての考察。

新しい統計的アプローチで、治療効果が健康結果に与える影響がよりよくわかるようになったよ。

COVID-19が医療スタッフに与える影響を理解する。

研究が明らかにしたのは、異なる結核系統が病気の重症度や治療反応にどう影響するかってことだね。

この記事では、非線形システムにおけるフィードバック制御のための自己学習法について話してるよ。

HARDCモデルは心電図分析を強化して、より良い心臓健康モニタリングを実現する。

AIを使ったヘルスケア研究における公平性と表現についての検討。

研究が一般診療におけるリモート診察中の抗生物質の使用を調査してる。

SCSはどの患者が治療から恩恵を受けるかを特定するのを手伝って、ケアを向上させる。

テクノロジーを活用したアプローチで、ECG分析を通じて心臓発作の検出が向上してるよ。

新しいトレーニング方法で医療の選択式問題の正確性を向上させる。

実験データ分析を通じて心血管疾患の結果を改善する研究。