ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

mHealthアプリは、未治療の高血圧を効果的に管理するのに役立つよ。

アクティブインファレンスがインテリジェントシステムの意思決定と適応性にどう影響するかを学ぼう。

XrayGPTは医療従事者が胸部X線をもっと効果的に分析するのを助けるよ。

新しいアプローチで、さまざまなデータセットに対するモデルの適応性が向上した。

専門的なAIモデルが放射線科の実践を変えて、患者ケアを向上させることを目指してる。

説明可能なAIの複雑さと抑制変数の役割についての探求。

新しい方法、EBUS-TBMCが効果的な肺がんの組織サンプリングを提供するよ。

新しいモデルは手術画像分析を改善し、患者のプライバシーを守る。

この研究では、患者トリアージのためのシンプルなモデルと比較してBio-Clinical-BERTを評価している。

SSU-Netは空間的およびスケールの不確実性に対処することで、セグメンテーションの精度を向上させる。

暗号化された画像を深層学習モデルがプライバシーを守りながらどう処理するかを学ぼう。

AI技術は、ビデオデータ分析を通じてリハビリテーション運動を強化する。

SERILフレームワークは、生涯学習を通じて医療画像における意思決定を向上させる。

このモデルは、異なるデータソースがあっても、臨床環境での機械学習を強化するよ。

RecFusionは、推薦システムにおけるユーザーの好みを予測する新しい視点を提供する。

新しい方法が、適合予測を通じて言語モデルの予測信頼性を高める。

造影超音波は膵臓病変の診断に有望な方法を提供してるよ。

ディープラーニング技術が網膜血管のセグメンテーションを向上させて、目の健康診断をより良くしてくれるんだ。

新しい手法が革新的な技術を通じて画像セグメンテーションの性能を向上させる。

ExPeRTは、プロトタイプを使って脳年齢の予測についてわかりやすい説明を提供してるよ。

新しい方法が、ノイズの多い医療画像ラベルの中でディープラーニングのパフォーマンスを向上させる。

Echo-ODEは、より良い心臓健康評価のために心エコー検査のセグメンテーションを進化させる。

新しいモデルは、結合確率推定を使ってマルチクラス分類の精度を向上させる。

グラフニューラルネットワークの理解を深める方法。

新しい2ステップの方法がCX-rayの所見報告の精度を高める。

プライベートデータとパブリックデータを使うことで、機械学習がより良くなるし、プライバシーも守れるんだ。

医療画像解析を改善するためのテクノロジーの役割を発見しよう。

この方法は、予測に不確実性を組み込むことで機械学習を改善するんだ。

FedNoisyっていう新しいベンチマークが、フェデレータードラーニングのノイズの多いラベルに対処する手助けをしてるよ。

TADILは、変化するデータタスクに直面する機械の継続的な学習を強化するよ。

研究者たちは、移動に困難を抱える人々をもっとサポートするために、支援機器を改良している。

このライブラリは、GPTを使った予測モデルのためのヘルスケアデータ処理を簡単にするよ。

アウトソーシングした機械学習のタスクを効果的な契約で管理するためのガイド。

乳がんのホールスライド画像データセットのレビュー、研究の進展のために。

構造化された方法が膵臓癌の診断精度を向上させる。

ベイズ深層学習が予測の精度と信頼性をどう高めるかを学ぼう。

この研究は、医療画像におけるXAI手法の効果を評価してるよ。

新しいフレームワークがマルチビュー画像分析を通じて肝線維症の診断を強化します。

制約のある環境で複数エージェントと安全に学ぶ方法を探る。

AIの意思決定プロセスの透明性の課題に対処すること。