Phá vỡ rào cản phần cứng: Cách AI chuyển đổi miền cho phép phát hiện bệnh hoàng điểm 3D OCT không phụ thuộc nhà cung cấp

Phá vỡ rào cản phần cứng: Cách AI chuyển đổi miền cho phép phát hiện bệnh hoàng điểm 3D OCT không phụ thuộc nhà cung cấp

Một nghiên cứu đa trung tâm trên JAMA Ophthalmology giới thiệu một mô hình học sâu sử dụng công nghệ chuyển đổi miền để phát hiện chính xác các bệnh hoàng điểm trên các thiết bị OCT của nhiều nhà cung cấp phần cứng khác nhau, đạt giá trị dự đoán âm cao và thiết lập một hệ thống phân loại mạnh mẽ cho các bối cảnh lâm sàng đa dạng.
Dự đoán do AI: EEGSurvNet dự đoán chính xác thời gian co giật từ dữ liệu EEG thường quy

Dự đoán do AI: EEGSurvNet dự đoán chính xác thời gian co giật từ dữ liệu EEG thường quy

Các nhà nghiên cứu đã phát triển EEGSurvNet, một mô hình sinh tồn sâu phân tích EEG thường quy để dự đoán nguy cơ co giật trong hai năm. Mô hình này vượt trội hơn các mô hình lâm sàng, đạt AUROC 0.80 sau hai tháng và cho thấy hiệu quả cao ở bệnh nhân không có dấu hiệu co giật interictal rõ ràng.
Học sâu trong Tai Mũi Họng: Hứa hẹn, Hiệu suất và Đường dẫn đến Sử dụng Lâm sàng

Học sâu trong Tai Mũi Họng: Hứa hẹn, Hiệu suất và Đường dẫn đến Sử dụng Lâm sàng

Phân tích tổng hợp quan trọng này của một đánh giá thuật ngữ (327 nghiên cứu học sâu) từ năm 2020-2025 đánh giá các ứng dụng học sâu (DL) trong chẩn đoán, tiên lượng, phân đoạn và sử dụng mới trong phẫu thuật trong Tai Mũi Họng, đồng thời đề xuất các bước thực tế để triển khai an toàn và công bằng.