【敗血症】利用機器學習預測ICU「敗血症」感染風險 文章出處 Intelligence-Based Medicine 原文標題 Early Prediction Of Sepsis Infection Risk For Intensiv...
【憂鬱症】基於機器人「Hyodol」對話,利用隨機森林識別老年人的「憂鬱症」
【憂鬱症】基於機器人「Hyodol」對話,利用隨機森林識別老年人的「憂鬱症」 文章出處 Frontiers in Psychiatry 原文標題 Detection of depression risk among older adul...
【喉癌】基於發音特徵,利用機器學習進行「喉部」病變檢測
【喉癌】基於發音特徵,利用機器學習進行「喉部」病變檢測 文章出處 Frontiers in Digital Health 原文標題 From voice biomarkers to telemedicine screening: dev...
【肺癌】利用機器學習評估「Tarlatamab」在「小細胞肺癌」的上市後安全性
【肺癌】利用機器學習評估「Tarlatamab」在「小細胞肺癌」的上市後安全性 文章出處 Frontiers in Pharmacology 原文標題 Post-marketing safety of tarlatamab in sma...
【泌尿道】基於CTU影像,利用ML進行「上泌尿道尿路上皮癌(UTUC)」的病理分級
【泌尿道】基於CTU影像,利用機器學習進行「上泌尿道尿路上皮癌(UTUC)」的病理分級 文章出處 Frontiers in Oncology 原文標題 Radiomics-based interpretable machine lear...
【心肌梗塞】利用機器學習預測「急性心肌梗塞」合併「COPD」患者的28天院內死亡率
【心肌梗塞】利用機器學習預測「急性心肌梗塞」合併「COPD」患者的28天院內死亡率 文章出處 Frontiers in Cardiovascular Medicine 原文標題 A Machine Learning Model for ...
【動脈】基於血管內超音波((IVUS)影像,利用機器學習識別「動脈粥狀硬化斑塊」
【動脈】基於血管內超音波((IVUS)影像,利用機器學習識別「動脈粥狀硬化斑塊」 文章出處 Scientific Reports 原文標題 Hybrid vision transformer and ensemble machine l...
【薑粉】基於電子鼻和電子舌頭,利用機器學習識別「薑粉」的真偽和品質
【薑粉】基於電子鼻和電子舌頭,利用機器學習識別「薑粉」的真偽和品質 文章出處 Journal of Food Engineering 原文標題 Applications of electronic nose, electronic to...
【黃芩】利用機器學習識別「黃芩」產地和規格
【黃芩】利用機器學習識別「黃芩」產地和規格 文章出處 Talanta 原文標題 Metabolomics coupled with machine learning highlights metabolite profile diffe...
【HPV】使用LLM聊天機器人是否能提高家長為子女接種「人類乳突病毒」疫苗的意願?
【HPV】使用LLM聊天機器人是否能提高家長為子女接種「人類乳突病毒」疫苗的意願? 文章出處 JAMA Network Open 原文標題 Large Language Model Chatbot Conversations vs Pu...
【心房顫動】利用機器學習預測肥厚型心肌病變患者「心房顫動」風險
【心房顫動】利用機器學習預測肥厚型心肌病變患者「心房顫動」風險 文章出處 Frontiers in Physiology 原文標題 Atrial fibrillation prediction in patients with hype...
【糖尿病】利用機器學習預測第二型糖尿病患者短期、中期和長期再入院風險
【糖尿病】利用機器學習預測第二型糖尿病患者短期、中期和長期再入院風險 文章出處 Frontiers in Endocrinology 原文標題 Dynamic Evolution of Readmission Risk Factors ...
【乳癌】基於微血管血流影像(MV-Flow),利用機器學習識別「乳房病變」風險
【乳癌】基於微血管血流影像(MV-Flow),利用機器學習識別「乳房病變」風險 文章出處 Frontiers in Oncology 原文標題 Enhanced Differentiation of Breast Lesions thr...
【跌倒】基於平衡感測器捕捉30秒靜立壓力分佈影像,利用ML評估老人日常「跌倒」風險
【跌倒】基於平衡感測器捕捉30秒靜立壓力分佈影像,利用機器學習評估老人日常「跌倒」風險 文章出處 Frontiers in Public Health 原文標題 Daily Fall Risk Assessment for Older ...