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O XrayGPT ajuda os profissionais de saúde a analisarem radiografias de tórax de forma mais eficaz.

Uma nova abordagem melhora a adaptabilidade do modelo em diferentes conjuntos de dados.

Um modelo de IA especializado tem como objetivo transformar as práticas de radiologia e melhorar o cuidado com os pacientes.

Um olhar sobre as complexidades da IA explicável e o papel das variáveis supressoras.

Um novo método, EBUS-TBMC, oferece amostragem eficaz de tecido para câncer de pulmão.

Um novo modelo melhora a análise de imagens cirúrgicas enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Este estudo avalia o Bio-Clinical-BERT em comparação com um modelo mais simples para triagem de pacientes.

SSU-Net melhora a precisão da segmentação ao lidar com incertezas espaciais e de escala.

Aprenda como modelos de deep learning processam imagens criptografadas mantendo a privacidade.

A tecnologia de IA melhora os exercícios de reabilitação através da análise de dados de vídeo.

O framework SERIL melhora a tomada de decisão em imagem médica por meio de aprendizado contínuo.

Esse modelo melhora o aprendizado de máquina em ambientes clínicos, mesmo com dados de fontes diferentes.

RecFusion traz uma nova visão sobre como prever as preferências dos usuários em sistemas de recomendação.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões para modelos de linguagem através da previsão conformal.

A ultrassonografia com contraste oferece um método promissor para o diagnóstico de lesões pancreáticas.

Técnicas de deep learning melhoram a segmentação dos vasos da retina para um diagnóstico de saúde ocular mais preciso.

Um novo método melhora a performance de segmentação de imagem com técnicas inovadoras.

ExPeRT dá explicações claras sobre previsões de idade cerebral usando protótipos.

Um novo método melhora o desempenho do deep learning em meio a rótulos de imagem médica ruidosos.

O Echo-ODE melhora a segmentação na ecocardiografia pra avaliações de saúde do coração mais precisas.

Um novo modelo melhora a precisão da multi-classificação usando estimativas de probabilidade conjunta.

Um método pra melhorar a compreensão das redes neurais gráficas.

Um novo método em duas etapas melhora a precisão na reportagem dos achados de CX-ray.

Usar dados privados e públicos juntos melhora o aprendizado de máquina e garante a privacidade.

Descubra o papel da tecnologia em melhorar a análise de imagens médicas.

Esse método melhora o aprendizado de máquina ao incorporar incerteza nas previsões.

Um novo benchmark chamado FedNoisy ajuda a lidar com rótulos ruidosos no aprendizado federado.

TADIL melhora o aprendizado contínuo pra máquinas que lidam com tarefas de dados que mudam.

Pesquisadores estão melhorando dispositivos de assistência pra apoiar melhor pessoas com dificuldades de mobilidade.

Essa biblioteca facilita o processamento de dados de saúde pra modelagem preditiva usando GPTs.

Um guia sobre como gerenciar tarefas de machine learning terceirizadas através de contratos eficazes.

Uma revisão dos conjuntos de imagens de lâminas inteiras de câncer de mama para avançar na pesquisa.

Um método estruturado melhora a precisão no diagnóstico de câncer de pâncreas.

Aprenda como o aprendizado profundo bayesiano melhora a precisão e confiabilidade das previsões.

Este estudo avalia a eficácia dos métodos de XAI em imagem médica.

Novo framework melhora o diagnóstico de fibrosis hepática através da análise de imagens em múltiplas visões.

Um olhar sobre aprendizado seguro com múltiplos agentes em ambientes restritos.

Enfrentando os desafios da transparência nos processos de decisão da IA.

Um novo modelo melhora a detecção de fraturas nas costelas usando anotações de dados variadas.

Avaliar como as mudanças ambientais afetam o desempenho do modelo de reconhecimento de imagem.