ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

研究で心臓の信号が患者の体重を効果的に推定できることが明らかになった。

新しい方法がAIの推論と意思決定の明確さを向上させる。

新しい方法で、変化する時系列データからの学びが向上する。

言語モデルがAIシステムの継続的学習をどう向上させるかを発見しよう。

AIモデルが放射線科の業務をどう改善してるかを探ってみよう。

この研究は、ノイズの多い音声から正確な医療用語を捉えることの課題を扱ってる。

LessNetは、医療画像の登録に対してよりシンプルで効率的なアプローチを提供します。

研究は安全のために機械の3D環境の解釈を改善することを目指してるよ。

DeepKnowledgeメソッドは、重要なアプリケーションにおけるDNNの信頼性を向上させる。

新しい方法が、変化するデータに適応しながらオンライン連合学習のプライバシーを強化する。

迅速な検査で複数の動物由来の病気を特定して、資源が限られた地域での患者ケアを向上させる。

新しいアルゴリズムが治療のタイミングを向上させて、患者のエンゲージメントを良くするよ。

臨床ガイドラインとAIを組み合わせた新しいツールで、ヘルスケアの意思決定を改善する。

ニューラルネットワークの認証は、重要なアプリケーションでの安全性と信頼性を確保するんだ。

スパイクを通じて脳のプロセスを模倣するモデルを探ってみよう。

H-SAMは、ラベル付きデータが少なくても医療画像解析を改善するよ。

研究は、より良い医療パフォーマンスのために言語モデルを改善することに焦点を当てている。

新しいフレームワークが、医療画像の監視と分析を改善してるよ。

CLAPは機械学習を強化して、以前の知識の保持を改善するんだ。

新しい方法が心臓PETスキャンの動き補正を向上させる。

新しいニューラルネットワークの方法で血管の3D超音波画像が向上したよ。

AIモデルは精神科のメモで自殺リスクを特定するのに期待が持てるよ。

ウェイトレスニューラルネットワークを調べて、機密データを守る役割について。

新しい方法が、データプライバシーを守りつつ、多様な学習環境でのエージェントの協力を改善する。

研究が機械学習の役割を示して、乳がん検出の精度をアップさせることができるって。

この記事では、データ駆動型の手法が簡略化されたモデルを通じて制御システムをどのように改善するかについて話してるよ。

少ないデータでMRI画像の質を向上させる方法。

知識グラフの埋め込みと事例に基づく推論を組み合わせて、より良い治療法を見つける。

BodyMAPは、深さと圧力データを組み合わせて、寝たきりの患者のケアを向上させる。

機能データの異常をもっとうまく特定するための新しい方法を探求しよう。

新しいフレームワークは、自動データ変更調整を通じて異常検出を改善する。

ProtoVerseは、深層学習を使って脊椎骨折のグレーディングの解釈性を向上させるよ。

新しいモデルが自己教師あり学習を通じて胸部X線の自動診断を強化する。

新しいモデルがCTスキャンでのリンパ節検出を改善して、がんの診断をより良くするよ。

PNCは、より良い予測とモデル化のためにニューラルネットワークと確率回路を統合してるんだ。

新しい方法がFHEのパフォーマンスを向上させつつ、データ分析の精度も保ってるよ。

LeGradは、効果的なヒートマップを通じてVision Transformersの予測理解を高める。

新しい方法が連合学習のプライバシーとパフォーマンスを向上させる。

ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて、より良いAIモデルを作るセミスーパーバイズド学習について探る。

GFNetは、低解像度の医療画像解析を強化して、より良い診断を可能にする。