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A tecnologia BCI melhora a interação com AR, facilitando o acesso e a experiência do usuário.

Apresentando o LUQ-Learning, uma abordagem que integra as escolhas dos pacientes na saúde.

Uma nova abordagem melhora a tomada de decisões em imagem médica ao combinar a expertise humana e as informações geradas por máquinas.

Um olhar sobre como os patógenos evoluem contra os antibióticos e as implicações para o tratamento.

COPE-SCD oferece recursos importantes para famílias que perderam um ente querido de forma inesperada.

Novas melhorias adaptam modelos de aprendizado de máquina a dados barulhentos e irregulares.

Uma nova estrutura melhora as previsões de resultados de pacientes usando dados médicos diversos.

Estudo revela atrasos significativos no diagnóstico de doenças para mulheres em comparação com homens.

O framework MC-DRE melhora a identificação de eventos relacionados a drogas por meio de uma integração de múltiplos aspectos.

Examinando a justiça em aprendizado de máquina pra reduzir viés em setores críticos.

E.PathDash simplifica a análise de dados para pesquisas sobre fibrose cística, melhorando as informações sobre tratamentos.

Uma abordagem probabilística melhora a classificação de dados de séries temporais com valores ausentes.

Nosso estudo usa técnicas de visão computacional pra melhorar a precisão das etiquetas nos dados de EHR.

Analisando o impacto da saúde cognitiva nas populações idosas no Egito.

Pesquisas mostram que dá pra prever a idade usando exames de ressonância magnética do corpo inteiro.

Investigando como as habilidades de RCP são retidas entre enfermeiros de cuidados críticos e de cuidados gerais.

Este artigo investiga como as respostas imunológicas afetam a gravidade da COVID-19.

MEB enfrenta contextos barulhentos na tomada de decisão pra ter recompensas melhores.

Uma visão geral do impacto da convolução em vários campos e seu desenvolvimento histórico.

Um novo ataque mostra riscos para a segurança dos dados dos pacientes em sistemas de aprendizado federado.

A pesquisa melhora algoritmos pra identificar pacientes parecidos usando códigos ICD.

Estudo encontra que níveis mais altos de proteína ABO estão ligados a complicações na gravidez.

Novas descobertas sobre sistemas cardiovasculares melhoram as abordagens de tratamento para doenças do coração.

Explorando o impacto dos dados do mundo real nas avaliações de tecnologia em saúde.

O EDICT melhora as previsões para dados coletados em intervalos irregulares, facilitando a tomada de decisão.

Um novo modelo otimiza o cuidado preventivo para diabetes, melhorando os resultados dos pacientes e reduzindo custos.

Esse artigo explora métodos pra remover ruído das gravações de EEG pra uma análise melhor.

A GastroVision oferece 8.000 imagens endoscópicas pra ajudar na detecção de doenças gastrointestinais.

Analisando os custos e benefícios da medicina personalizada em hospitais com recursos limitados.

Um novo método melhora os ViTs para imagens médicas mais seguras.

Analisando o impacto do diagnóstico genético em crianças com transtornos do desenvolvimento.

Um framework para criar dispositivos inteligentes justos e inclusivos.

Estudo analisa a capacidade do GPT-3.5-turbo de dar recomendações clínicas em situações de emergência.

Novos métodos têm como objetivo melhorar a calibração em modelos de previsão de risco para diferentes grupos.

Um conjunto de dados pra melhorar sistemas de diagnóstico diferencial automático e ter uma interação melhor com os pacientes.

Desenvolvendo uma ferramenta pra avaliar riscos de emergência e mortalidade em pacientes com epilepsia.

O IGNNet quer dar explicações claras para as previsões de aprendizado de máquina.

Um novo padrão para avaliar modelos de linguagem em contextos médicos chineses.

Esse artigo destaca como o diagnóstico de TDAH varia de acordo com gênero e idade.

Descubra como árvores de decisão ótimas melhoram a tomada de decisão em áreas críticas.