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Este estudo analisa um método pra melhorar a detecção de doenças usando dados multimodais.

Um estudo explora novos métodos para modelos de deep learning se adaptarem a dados que mudam.

Analisando modelos generativos para dados de expressão gênica sintética enquanto garante a privacidade dos pacientes.

Um método pra melhorar a seleção de recuperadores densos usando LLMs sem precisar de rótulos.

RC-GNN melhora a interpretabilidade e a precisão preditiva do GNN com métodos inovadores.

Usando chatbots pra atender as necessidades de informações dos pacientes durante cirurgias de catarata.

Analisando os desafios das autoexplicações em modelos de linguagem grandes.

SliQ melhora a detecção de similaridade usando computação quântica pra ser mais eficiente.

O TimEHR gera dados de séries temporais sintéticas realistas a partir de registros eletrônicos de saúde pra ajudar na pesquisa.

Explorando o impacto e os desafios do Gemini na área médica.

hFedF melhora o desempenho do aprendizado federado ao lidar com os desafios da generalização de domínio.

Esse trabalho melhora a segmentação de imagens de fundo de retina através de métodos de redução de ruído.

Um novo método melhora a compreensão de máquinas sobre diferentes tipos de dados.

Um novo método melhora os LLMs integrando conhecimento externo pra ter um desempenho melhor.

Novo método melhora a classificação da dilatação do trato urinário em bebês.

Desenvolvendo máquinas que respondem com base em emoções pra melhorar a interação humano-computador.

Uma nova abordagem ajuda a IA a medir incertezas e melhorar a precisão na tomada de decisões.

Novo conjunto de dados melhora o diagnóstico da retinopatia diabética através de anotações detalhadas.

Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina para dados 3D.

Um novo método permite aprender rápido com demonstrações únicas em ambientes instáveis.

Uma nova abordagem ajuda as máquinas a aprender e interpretar conceitos visuais de forma eficaz.

Pesquisas mostram que a IA pode melhorar a detecção de lesões por derrame em imagens de tomografia.

Explorando o impacto do ClinicLLM nas previsões de readmissão hospitalar e no cuidado com os pacientes.

Novo método melhora a adaptação de modelos para imagens médicas usando uma única imagem.

Explorando técnicas para melhorar a qualidade da imagem em exames médicos com baixa dose.

Um método pra melhorar a classificação de dados usando técnicas de regularização.

Combinar Aprendizado Federado com técnicas de privacidade protege dados sensíveis enquanto treina modelos.

Modelos de linguagem de IA melhoram a precisão diagnóstica em oftalmologia pela integração de imagem e texto.

Um método que junta LLMs e Modelos Aditivos Neurais pra ajudar na precisão do diagnóstico.

Novos métodos buscam melhorar a clareza dos modelos em aplicações de aprendizado de máquina.

A BioMistral quer avançar o processamento de linguagem na área da saúde com tecnologia de código aberto.

Uma nova abordagem usando modelos de linguagem pra testar engines de regras médicas melhora a precisão.

Estudo mostra que IA melhora a detecção de problemas dentais em raio-X.

Um novo método melhora as estimativas de confiança em dados ambíguos.

LinkNER combina modelos de NER e LLMs pra reconhecer entidades nomeadas de forma mais eficaz.

Esse artigo fala sobre métodos pra certificar explicações em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método para detecção de intrusões em Redes de Sensores Sem Fio usando aprendizado de máquina.

O SegmentAnyBone melhora a precisão da imagem óssea em exames de MRI para um diagnóstico melhor.

Estudo explora o uso de rótulos bagunçados pra identificar resultados de OIRD de forma precisa.

Aprenda sobre correlações espúrias e seu impacto nos sistemas de aprendizado de máquina.