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Uma olhada na análise federada e nas tecnologias de privacidade para dados sensíveis.

Este estudo avalia o papel dos Autômatos Celulares Neurais na segmentação de imagens médicas.

Uma nova visão sobre os erros relacionados à tecnologia em sistemas CPOE pra melhorar a segurança dos pacientes.

Um framework de avaliação completo para chatbots na saúde é apresentado para melhorar a eficácia deles.

Uma nova abordagem melhora a imagem de ressonância magnética cardíaca, reduzindo o ruído e melhorando os detalhes.

Novos métodos melhoram a precisão da imagem médica através de técnicas de registro de imagem melhoradas.

Esse artigo fala sobre aprendizado contínuo de relações causais sem perder o conhecimento anterior.

As modificações no MOTION2NX melhoram a eficiência e a segurança nas tarefas de inferência de imagem.

Analisando como os estilos de explicação afetam a compreensão e a confiança dos usuários em ferramentas de IA.

Métodos para melhorar a confiança nas previsões da IA em imagens médicas.

Este estudo compara BERT e Bi-LSTM pra classificar registros eletrônicos de saúde.

Um novo scanner PET oferece imagens mais nítidas e menos exposição à radiação.

Um novo modelo melhora a detecção de depressão em posts de redes sociais com explicações claras.

Um novo método pra adaptar modelos de deep learning a dados não rotulados enquanto garante a privacidade.

Este artigo analisa como a dimensão intrínseca influencia o desempenho de redes neurais em diferentes tipos de imagem.

Um novo método melhora a detecção de doenças raras usando exemplos sintéticos.

Explorando o papel da Agregação Segura no Aprendizado Federado em ambientes de saúde.

Apresentando novas redes neurais quânticas que se adaptam e aprendem com dados que mudam.

O TBConvL-Net melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas.

A SMILE oferece imagens cardíacas mais rápidas e claras para um diagnóstico melhor de doenças do coração.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão do modelo identificando fontes de dados de baixa qualidade.

Métodos inovadores melhoram o desempenho de detecção de objetos em dispositivos com recursos limitados.

Pesquisas mostram como a variação dos scanners afeta os modelos de deep learning em imagem médica.

Nova técnica melhora a detecção de objetos camuflados em várias áreas.

Novo método melhora a imagem DCE-MRI em estágios avançados para um diagnóstico melhor de câncer de mama.

Kaizen melhora a análise de imagens de computador pra diagnósticos médicos mais precisos.

LongLLaVA melhora a compreensão de várias imagens para várias aplicações.

A LITE oferece um modelo eficiente em recursos para Classificação de Séries Temporais com alta precisão.

Uma nova maneira de acompanhar as batidas do coração usando tecnologia neuromórfica.

Novos métodos enfrentam os desafios de rótulos desbalanceados em NER para a saúde.

Novas ferramentas melhoram a compreensão das previsões do Random Forest Funcional na saúde.

Melhorando a eficiência na tomada de decisões em ambientes complexos com um algoritmo novo.

Um método melhora a precisão da segmentação para imagens médicas variadas usando ajustes de frequência.

Nova estrutura de IA melhora a compreensão de vídeos cirúrgicos para um atendimento ao paciente melhor.

Um novo programa melhora a análise de imagens do coração, ajudando na detecção de doenças.

Apresentando o FedFT, um jeito de melhorar a comunicação no Aprendizado Federado.

Um olhar sobre métodos melhores para analisar dados funcionais.

Este estudo avalia a estrutura IDGI para explicar as previsões de modelos de aprendizado profundo.

Um novo método melhora a reconstrução 3D a partir de vídeos endoscópicos para aplicações cirúrgicas.

Novos modelos de CNN mostram resultados promissores na análise eficaz de imagens médicas.