ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しいアルゴリズムは、情報利得とオッズ比を使ってデータセットのパターン発見を強化するよ。

画像分類を説明するモデルの評価についての見方。

マルチIMUステートエスティメーターがヒューマノイドロボットの位置追跡を改善する。

量子コンピュータは、研究や治療方法を向上させることで医療を変革するかもしれない。

新しいモデルが医療画像の鮮明さと精度を向上させる。

Med-Flamingoは少ない例から医療の回答を生成することを学ぶ。

モデルの不確実性を評価して、より良い予測をする能力を見極める。

この記事では、機械学習モデルにおけるデータの変化を検出することの重要性について話しています。

センシティブな健康トピックにおけるコミュニケーションを助けるジェネレーティブAIの活用を探る。

スペインでのOXA-48産生E. coliの迅速検査に関する研究。

この記事では、時間に関するデータを含む知識ベースからの回答をどうやって向上させるかを探ります。

変分オートエンコーダーが無線通信の推定をどう向上させるか学ぼう。

画像を使った正確な3Dポーズ推定の新しいアプローチ。

3Dポイントクラウドへの敵対的攻撃に対する課題と防御を調査中。

ARHNetは脳病変セグメンテーションのために合成画像の質を向上させる。

SPU-Netは不確実性の中で医療画像分析の信頼性を向上させる。

破壊的オートエンコーダーは、3D医療画像の分析を向上させる。

MetaCAMは、強化された視覚的説明を通じてディープラーニングモデルの明瞭さを向上させる。

マーカーレスHPEは、医療における患者評価を改善するための革新的なソリューションを提供してるよ。

CDMは、高品質な画像を生成しながら、機密のトレーニングデータを保護するのに役立つよ。

深層学習モデルのキャリブレーションは、重要なアプリケーションで信頼できる予測を保証するんだ。

新しい方法が合成データサンプルを生成することでモデルの公平性を向上させる。

生成AIは複数の分野でコンテンツ生成を変えつつあるよ。

新しい技術がOOD検出を強化しつつ、分類精度も維持してるよ。

CABBは、業界全体で機密情報を守りつつ、モデルの適応を強化するよ。

新しいフレームワークがIoTの侵入検知をデータの不均衡に対処することで強化してるよ。

PRESNERは、高度なNLP技術を使って処方データの分析を強化する。

研究は、LLMが医療データの抽出と分類を改善する役割を果たしていることを強調している。

公平な結果のためにテキストデータのバイアスを特定して減らすためのフレームワーク。

HeLMは、さまざまなデータタイプを組み合わせて、パーソナライズされた健康リスク予測を向上させるんだ。

新しいAPIは、より良い医療のために患者データの共有を効率化することを目指している。

合成健康データを使ってCDSSの開発を改善する方法を探ってる。

RadFMは、マルチモーダルデータと高度な分析機能で放射線医学を強化するよ。

新しい方法が論理プログラミングと確率モデルを組み合わせて、意思決定を改善する。

研究によると、標準化されたMRI方法が白質病変のセグメンテーション精度を向上させるらしいよ。

プライバシーを守りながら、モデルを現実のデータに適応させる新しい方法。

K-CROSSは重要な詳細に注目して医療画像評価を改善する。

盲annotationがエンティティマッチング中のデータプライバシーをどう向上させるか学ぼう。

臨床テキストからの薬剤情報抽出の最近の改善を探る。

バンディット問題における意思決定を向上させるための転移学習の概要。