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Analisando como o microbioma intestinal impacta a absorção de medicamentos antipsicóticos.

Explorando como a saúde intestinal influencia infecções do trato urinário em mulheres mais velhas.

Explorando explicabilidade baseada em influência na IA para imagens de tumor cerebral.

Uma nova abordagem combina taxas de sobrevivência com utilidade de saúde pra melhorar a avaliação de tratamentos.

A pesquisa identifica o papel do gene RNU4-2 em distúrbios neurodesenvolvimentais severos.

LHU-Net melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas, ajudando os profissionais de saúde.

Um estudo sobre como avaliar sistemas de NLG para diagnósticos médicos precisos.

Aprenda estratégias eficazes para lidar com os desafios de dados ausentes em diversas áreas.

O aprendizado de máquina oferece soluções para detecção precisa de convulsões, melhorando os resultados dos pacientes.

LoSTer melhora a precisão e a velocidade de agrupamento para dados de séries temporais longas.

GISR ajuda robôs a determinar com precisão sua localização usando imagens de câmeras.

Esse método melhora a agrupação usando a numeração de Godel e autômatos celulares.

Esse estudo avalia os preconceitos em LLMs que impactam a saúde em diferentes grupos demográficos.

Um novo sistema melhora o monitoramento dos sinais vitais sem contato usando técnicas de vídeo.

A pesquisa explora o papel do aprendizado de máquina em encontrar bloqueios nas artérias coronárias.

A clozapina traz esperança pra quem tem esquizofrenia resistente ao tratamento, mas ainda é pouco usada.

Explorando os avanços e desafios em sistemas de reconhecimento facial com máscara.

Um novo método melhora o monitoramento da saúde do coração por meio de um processamento de sinal avançado.

Um novo método que melhora a privacidade dos dados médicos e a colaboração entre instituições.

Analisando a eficácia da telemedicina para terapia de fala e deglutição.

Uma olhada em como os testes de adequação avaliam dados em relação a modelos estatísticos.

Uma nova iniciativa tem como objetivo melhorar os resultados de saúde para mães, bebês e crianças em todo o Reino Unido.

Pesquisas exploram o potencial da IA em reconhecer emoções durante a terapia com pacientes.

Aprenda como os PMTs fornecem insights sobre as relações complexas entre variáveis.

Analisando os efeitos complexos das reações adversas a medicamentos na impulsividade.

Uma nova perspectiva sobre resultados de tratamento e análise de causalidade.

Pesquisas mostram que as ligações entre genética e terapias de saúde mental atuais são bem limitadas.

Esse estudo analisa LLMs pra prever riscos de doenças cardíacas na saúde.

Este estudo analisa o viés em modelos de Aprendizado Contínuo para imagens médicas.

Pesquisas revelam insights genéticos sobre o transtorno bipolar, com o objetivo de melhores tratamentos.

Explora como rola a troca de informações entre as partes em situações de decisão.

RoTHP melhora as previsões em modelagem de eventos por meio da codificação de posição rotativa.

Uma olhada em como medidas de dependência ajudam a analisar relacionamentos entre várias variáveis.

Framework impulsionado por IA melhora a detecção e o gerenciamento de infecções na corrente sanguínea.

Apresentando um método de ponto fixo pra aprender relações causais sem precisar de gráficos complexos.

Um método pra modelar e controlar sistemas não lineares de forma eficiente usando técnicas de aprendizado ativo.

Novos métodos melhoram a precisão das previsões e a medição de incerteza na análise de dados.

Esse estudo propõe um novo método pra detectar pontos de mudança em conjuntos de dados complexos.

Estudo examina o impacto da aspirina nos riscos de coágulos sanguíneos em veteranos após COVID-19.

Um novo método pra obter leituras de pressão arterial precisas usando sinais de PPG sem mangueiras.