ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

前立腺癌の画像解析を改善するための新しいAI技術を探求中。

新しいフレームワークが時系列モデルの予測理解を深める。

新しいアプローチが脳の構造と認知機能のつながりを明らかにした。

研究が顔の対称性がAIの感情分類に与える影響を明らかにしたよ。

D2UEフレームワークは、多様なモデルアプローチを使って医療画像の異常検出を改善するよ。

このシステムはロボット支援を通じて、肺の超音波検査の効率と精度を向上させる。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングでパーソナライズとプライバシーを両立させる。

ヘルスケアにおけるAIツールはメリットがあるけど、かなりの安全性の懸念もあるんだよね。

スマートなソフトロボットとのインタラクションのための形状記憶合金を探求中。

機械学習が神経外科の手術計画をどう改善するかを発見しよう。

新しいアプローチでMRIスキャンのMS病変セグメンテーションの精度が向上した。

CryptoTrainは、機械学習のトレーニング中にセンシティブなデータを保護するために暗号技術を組み合わせているんだ。

新しい方法が、医者が音波を使って肝臓の病気を診断するのを改善するよ。

新しい方法でMRIの画像品質とスピードが向上した。

FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。

RadOnc-GPTは前立腺癌患者のメッセージングの応答効率を向上させる。

LLMの信頼性を高めつつ、センシティブな情報を管理するためのフレームワーク。

LLMが医療文書と安全性に与える影響を評価する。

研究が心血管画像を強化するための自己教師あり学習法を調べてる。

新しいアプローチで、AIが予測の不確実性を評価する方法が改善された。

DREAMSはEEGデータの深層学習を簡単にして、透明性と倫理的な実践を促進してるよ。

M3CoLはAIがいろんなデータタイプから学ぶ力をアップさせるんだ。

調査で世代ごとの健康アプリとデータ共有に対する態度が明らかに。

Pf-SMARRTはカメルーンにおけるマラリア治療抵抗性の検出を改善する。

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。