ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

この研究は合成データを使って医療画像の分類精度を高めるんだ。

プライバシーを守りながらフェデレーテッドラーニングでデータを可視化する方法。

AIを使って、画像技術を強化して網膜疾患の早期診断を向上させる。

このフレームワークは、患者管理のためにコードリストの作成を改善するんだ。

機械学習モデルの多様性の中で、公平性に関するステークホルダーの認識を探る。

不確実性を伝えるために言語モデルを強化することで、ユーザーの信頼や意思決定が向上することができるよ。

MLモデルの評価にアイテム応答理論を使って新しいアプローチで、より良い洞察を得る。

高度なMRI技術は、脳の画像診断を向上させつつ、患者の不快感を軽減します。

複雑なデータで分類器のパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

AIはTOF-MRAスキャンから合成CTA画像を作成するのを助けて、診断を向上させてる。

革新的なフレームワークがロボットと人間のリアルタイムなインタラクションを強化する。

新しい技術がデータ駆動型モデルを使って前立腺癌の治療を改善しようとしてるよ。

現実のアプリケーションで壊れたフィードバックの中でQ学習のパフォーマンスを向上させる。

SHULDRDデバイスは、人間とロボットのインタラクションのテストを安全に強化するよ。

新しい技術が患者データを使って慢性疾患の早期予測を改善してるよ。

新しい方法が長い多次元の時系列データの扱いを改善する。

SLaVA-CXRは、胸部X線レポートの生成を改善して、臨床効率を向上させるよ。

音声分析を使って初期のパーキンソン病の症状を検出する可能性を探る。

研究が合成データ生成を使って骨転移の特定を改善する。

ChronoGANはリアルな時系列データを生成するための新しい方法を提供するよ。

新しい方法で網膜の眼底画像の鮮明さが向上し、診断がしやすくなったよ。

AIは、深刻な心臓病の早期発見に希望を与えてくれる。

前立腺癌の診断方法の改善についての調査。

新しい方法はシミュレーションと実データを統合して、意思決定を改善するんだ。

新しい方法が医療画像における血管の識別精度を向上させる。

自動化モデルが多臓器病理レポートの作成を強化する。

OpenDosimeterは、作業者のX線被曝に関するリアルタイムフィードバックを提供するよ。

新しいモデルが遺伝子発現を使ってがん細胞の治療反応を予測するんだ。

新しい方法が医療画像分析の精度を向上させる。

新しいツールが、いろんなデータタイプにわたる大規模言語モデルのパフォーマンスを評価するんだ。

癌の画像診断における病変発見をAIで改善する。

この研究は、臨床情報を効果的に取得するためのいろんなモデルを評価しているよ。

医療画像分析をより良くするために喉頭面積のセグメンテーションを勉強中。

新しいAIツールが患者との会話を通じてCOVID-19のリスクを評価する手助けをしてるよ。

研究によると、より小さい言語モデルと合成ラベルを使った病気の検出に期待が持てるらしい。

階層的フェデレーテッドラーニングとデバイスのプライバシーに対するその利点についての考察。

新しいモデルががん診断のためのPET/CTスキャンでの腫瘍セグメンテーションを向上させた。

肥大型心筋症は、若いアスリートによく見られる深刻な心臓の病気だけど、しばしば見逃されてるんだ。

SPECTRUMは、より良い意思決定のための確率論的論理モデルの作成を簡単にするよ。

AIが生成したノートの質を評価して、医療文書を改善する。