تقدم البحث RETFound Plus، وهو نموذج أساسي متقدم (FM) مصمم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية، وخاصة في سياق تصوير الشبكية. على عكس النماذج الأساسية الحالية للشبكية التي تتفوق في التصنيف العرضي والكشف، يستفيد RETFound Plus من النمذجة الزمنية على مجموعة بيانات كبيرة تتكون من 1,304,292 صورة قاع العين من 304,345 مشارك، مما يمكنه من توليد تمثيلات…

يقدم القسم تطوير وتطبيق نموذج شبكة خصومة توليدية، يسمى RCT-Twin-GAN، مصمم لتعزيز قابلية تعميم نتائج التجارب السريرية العشوائية (RCT) عبر مجموعات مرضى متنوعة. من خلال الاستفادة من العلاقات بين المتغيرات والنتائج، يقوم RCT-Twin-GAN بإنشاء توائم رقمية للتجارب السريرية العشوائية، مما يسمح بمحاكاة تأثيرات العلاج (TEs) المشروطة بتوزيعات المتغيرات من مجموعات مرضى مختلفة. نجح النموذج في…

تناقش هذه القسم ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كأدوات فعالة لتحليل مجموعات البيانات الصحية المعقدة، خاصة عندما يتم تخصيصها لمعلومات المرضى الفردية مثل نمط الحياة والبيانات البيولوجية. مع تزايد تطبيقات LLM في الرعاية الصحية، هناك حاجة ملحة لأساليب تقييم قوية تقيم جودة الاستجابة من حيث الدقة، والتخصيص، والملاءمة، والسلامة. تعتمد الممارسات الحالية بشكل أساسي على…

في هذا القسم، يقدم المؤلفون MedQARo، المعلم الأول في مجال الأسئلة والأجوبة الطبية على نطاق واسع باللغة الرومانية، والذي يتضمن تقييمًا شاملاً لمجموعة متنوعة من نماذج اللغة الكبيرة المتطورة. تتكون مجموعة البيانات من 105,880 زوج من الأسئلة والأجوبة تركز على مرضى السرطان، مستمدة من ملخصات حالات طبية لـ 1,242 فردًا عبر مركزين طبيين. تتطلب الأسئلة…