ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しい方法が、手動ラベルなしで画像内の物体分割を改善する。

フェデレーテッドラーニングが医療データのプライバシーと保護戦略に与える影響を探る。

スイスにおける看護文書への転写の影響を探る。

研究によると、明確なプライバシー情報があれば、EHRシステムへの医療データのアップロードが増えるってさ。

グラウンドトゥルースのベンチマークなしでセグメンテーションの質を評価するモデル。

HealthQは、患者ケアにおけるAIの質問する能力を評価している。

MedCLIP-SAMv2は、先進的なセグメンテーション技術と最小限のラベル付きデータを使って、腫瘍検出を改善するんだ。

AI技術は医療における薬の抽出精度とスピードを向上させる。

新しいインデックスが、AI生成の医療画像における多様性を評価するのに役立つよ。

患者のプライバシーを守りながら、医療画像を向上させるフェデレーテッドラーニングの役割を探る。

MedViLaMは、分析と意思決定を向上させるために複数の医療データタイプを統合するよ。

ソース情報なしで時系列データを適応させる新しい方法。

グローバルとローカルのプロンプトを組み合わせることで、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングモデルを強化できるよ。

手術室で手伝って手術の効率を上げるために作られたロボット看護師。

新しい方法がMRIの画像を改善して、スキャン中の動きを修正するんだ。

安全基準を満たしながらAIモデルを訓練する新しいアプローチ。

新しい方法がEEGシステムのセキュリティに懸念を呼び起こす一方で、保護的な用途の可能性も浮き彫りにしてるよ。

不規則な時系列データの予測精度を向上させるための新しいアプローチ。

研究がAIを使ってFH患者の心臓リスク評価を改善してる。

新しい手法は、医療画像の形と強度を統合することでセグメンテーションの精度を向上させる。

VIEWERはメンタルヘルスの専門家向けに患者データを整理するよ。

新しいライブラリが医療データ分析のためのSHAP解釈を強化する。

MRIの種類を組み合わせることで、脳腫瘍のセグメンテーションと治療結果が良くなる。

新しいトランスフォーマーモデルがコンピュータビジョンタスクの評価を強化してるよ。

自動テストは医療システムのセキュリティを強化し、進化するサイバー脅威に対処する。

研究は、医療画像セグメンテーションにおける損失圧縮の影響を調べてるんだ。

フェデレーテッドラーニングがプライバシーを守りながら患者ケアをどう向上させるかを見てみよう。

RPMサービスがアメリカの病院で増えてきてて、心不全の再入院に影響を与えてるよ。

DRL-STNetは、異なるモダリティの医療画像のセグメンテーションを改善するよ。

コンピュータが新しい情報にどう適応しつつ、過去の知識を保持するかを学ぼう。

さまざまな分野でテンソルデータを効果的に分類する新しいアプローチ。

現在の説明可能なAIの手法は、明確さや信頼性において不足している。

研究によると、低酸素レベルのCOVID-19患者の死亡率が高いことがわかった。

この記事では、スパースオートエンコーダーと相互特徴正則化を通じてニューラルネットワークをよりよく理解する方法について話してるよ。

AI技術は放射線レポートの作成方法を変えて、効率を上げてるよ。

フェデレーテッドラーニングは、デバイス間で協力しながらデータを保護する新しい方法を提供するよ。

新しいフレームワークが少ない例で機械学習を強化するよ。

RWKVは、効率的なAI処理のために、トランスフォーマーとRNNの強みを組み合わせている。

研究で、腫瘍の追跡をより良くするために医療画像のノイズを減らす方法が見つかった。

合成データ生成の革新的な技術が心エコーのトレーニングを改善する。