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Estudo avalia LLMs para detectar instabilidade habitacional em anotações clínicas.

Um desafio global destaca o aprendizado federado para classificação de densidade mamária.

Aprendizado federado e transferência melhoram a eficiência e a precisão na detecção de câncer.

Analisando como ferramentas digitais de saúde podem melhorar a experiência na gravidez.

Uma nova estrutura melhora o treinamento em mamografia para uma educação em radiologia mais eficaz.

Analisando as respostas individuais aos tratamentos usando o Causal K-Means Clustering.

Um novo modelo promete melhorar as previsões de câncer usando IA e dados digitalizados de histopatologia.

Este estudo mostra que é necessário melhorar o treinamento dos profissionais de saúde materna sobre violência doméstica.

Um estudo revela a rica diversidade genética do HLA na África em comparação com os EUA.

Analisando práticas éticas em registros de pacientes para compartilhamento de dados.

Apresentando um sistema dual de política eficiente para aprendizado por reforço offline.

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Uma nova abordagem melhora a classificação de dados de EEG e ECG.

MpoxSLDNet oferece uma abordagem promissora pra identificar lesões de monkeypox com precisão.

Um desafio focado em modelos generativos profundos pra geração de imagens médicas realistas.

Estudo mostra como a IA ajuda os médicos a escolherem tratamentos para câncer.

Uma nova abordagem melhora a maneira de descrever mudanças em imagens com precisão.

A BEATRICE melhora a identificação de variantes genéticas causais usando técnicas avançadas.

Uma nova plataforma melhora a segurança e a eficácia dos medicamentos na Austrália.

Estudo mostra métodos eficazes pra reduzir as taxas de CDI em ambientes de saúde.

Novas técnicas em IA melhoram a previsão e o design da estrutura de proteínas.

Uma nova abordagem pra agrupar séries temporais funcionais parecidas pra uma análise melhor.

Um novo método resolve conflitos na classificação multivista pra melhorar a tomada de decisão.

Novo modelo melhora a classificação de doenças de pele usando técnicas avançadas.

MedFuzz avalia as respostas de LLMs a perguntas médicas desafiadoras.

Analisando o papel do deep learning em melhorar modelos causais.

Um método pra quantificar a incerteza na imagem médica pra melhorar o diagnóstico.

Analisando os benefícios e desafios do cuidado antenatal holístico para mulheres.

EyeMoS melhora a detecção de doenças oculares por meio de aprendizado multimodal e estimativa de incerteza.

Apresentando um conjunto de dados pra analisar as interações nas atividades do dia a dia.

Analisando como a falta de dados afeta a compreensão das transições dos pacientes em estudos de saúde.

Novos métodos melhoram a detecção de proteínas em baixa abundância no plasma sanguíneo.

Abordando as baixas taxas de vacinação contra hepatite B entre trabalhadores da saúde em Gana.

Métodos para estimar características de conjuntos de dados enquanto mantém os dados individuais seguros.

Um novo sistema de imagem RF melhora o reconhecimento de objetos em ambientes desafiadores.

Estratégias pra melhorar a disponibilidade e distribuição de trabalhadores da saúde no mundo todo.

Um novo método melhora o aconselhamento médico usando dados passados enquanto reduz riscos.

Um novo modelo melhora a compreensão de imagens, focando em detalhes com eficiência.

Este estudo examina a prevalência de anemia entre pessoas vivendo com HIV em tratamento.

Um novo aplicativo pra melhorar o cuidado centrado na pessoa em ambientes de saúde.