Contextual Bandits with Budgeted Information Reveal in Digital Health Treatments
Optimierungsalgorithmus für personalisierte Behandlungen mit begrenztem Budget.
Subpopulation-Specific Synthetic EHR for Improved Mortality Prediction
Ein neuartiges Framework nutzt generative adversarial networks (GANs) zur Generierung von subpopulationsspezifischen synthetischen Daten, um die Vorhersageleistung für unterrepräsentierte Subpopulationen zu verbessern.
Entwicklung eines Bildungsinstruments zur Unterstützung von Neonatologen im Kreißsaal
Entwicklung eines Bildungsinstruments zur Identifizierung von Risikofaktoren und deren Auswirkungen auf die Geburt, um die Erkennungsrate und die Planung angemessener Interventionen bei Risikopatienten zu verbessern.
Optimierung der klinischen Schlussfolgerungen mit großen Sprachmodellen durch Wissenssamen
Die Einführung des In-Context Padding (ICP)-Frameworks verbessert signifikant die klinischen Schlussfolgerungsfähigkeiten von großen Sprachmodellen.
Effizientes CPABE-basiertes Gesundheitsdaten-Sharing-Framework
Effizientes CPABE und OAuth2.0 basiertes Framework für sicheres Gesundheitsdaten-Sharing.
FOAA: Flattened Outer Arithmetic Attention für multimodale Tumor-Klassifikation
Flattened Outer Arithmetic Attention (FOAA) verbessert die multimodale Tumor-Klassifikation durch innovative Aufmerksamkeitsmechanismen.
Effiziente Nutzung von Computer Vision in der Intensivstation (ICU) zur Untersuchung von Besuchen und Mobilität
Die Studie zeigt die Machbarkeit und das Potenzial der Verwendung von nicht-invasiven autonomen Systemen zur Überwachung von ICU-Patienten auf.
Effiziente Phänotypisierung von Arztnotizen mit großen Sprach- und hybriden NLP-Modellen
Große Sprachmodelle sind effektiv für die Phänotypisierung von Arztnotizen.
Verbesserung von großen Sprachmodellen für medizinische Frage-Antwort mit Wissensgraphen und Ranking-Techniken
Entwicklung des KG-Rank-Frameworks zur Verbesserung der medizinischen Frage-Antwort mit Wissensgraphen und Ranking-Techniken.
ClinicalMamba: Ein generatives klinisches Sprachmodell für longitudinale klinische Notizen
KlinischeMamba übertrifft bestehende Modelle in der Verarbeitung langer klinischer Texte und erzielt bemerkenswerte Leistungen in der medizinischen Domäne.
- 四次方报酬函数下强化学习的稳态误差补偿
- 3d-포인트-클라우드-처리를-위한-cuda를-활용한-gpu-상의-희소-컨볼루션-최적화
- 대화형-언어-모델을-활용한-반론-생성의-증거-기반-및-스타일-평가
- 강화-학습에서-2차-보상-함수의-정상-상태-오차-보상
- effiziente-implementierung-von-sparse-konvolution-auf-gpus-mit-cuda-für-die-3d-punktwolkenverarbeitung-in-eingebetteten-systemen
- efficient-offline-reinforcement-learning-through-grid-mapping-pseudo-count-constraint
- kompensation-des-stationären-fehlers-für-reinforcement-learning-mit-quadratischen-belohnungen
- evaluierung-der-fähigkeiten-von-großsprachmodellen-zur-generierung-evidenzbasierter-und-stilistischer-gegenargumente
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