Su altı eşlikçi robotlar, dalgıçtan çıkan baloncuk desenlerini okuyarak sensörsüz solunum hızını tahmin eden yapay zeka sistemi geliştiriyor.
All posts tagged in makine öğrenmesi
40Articles
npj Parkinson’s Disease’te yayımlanan çalışma, temassız çoklu veriyle AI tabanlı bir tarama modeli geliştirerek Parkinson’un klinik olarak belirginleşmeden önceki erken sinyallerini yakalamayı amaçlıyor.
Tayvan’da PM2.5 için yüksek çözünürlüklü haritalar hedefleniyor. Düşük maliyetli sensörler ile uydu aerosol verileri birleştirilerek istasyonların kaçırdığı alanlar dolduruluyor.
Nature Protocols eğitimine göre tıbbi araştırmada LLM’leri güvenli ve denetlenebilir biçimde entegre etmek için fazlara ayrılmış, doğruluk ve gizlilik odaklı iş akışı.
Raygun, proteinleri kısaltıp uzatarak yeniden tasarlar; yapısal ve işlevsel özelliklerin korunmasını gözetir. Protein mühendisliğinde ölçekli üretim hedefiyle geliştirilmiştir.
KinoPlex, proteinlerin üç boyutlu yapısını ve kinaz motiflerini kullanarak insan proteomunda kinazların erişebildiği fosforilasyon bölgelerini tahmin eder.
ProteinGuide, protein dizisi üreten ön eğitimli modelleri yeniden eğitmeden deneysel ya da kullanıcı bilgileriyle on-the-fly koşullandırarak tasarımı hızlandırmayı hedefler.
Yeni bir çalışmada dinlenim EEG’den elde edilen işaretlerle iRBD hastalarında Parkinson spektrumuna doğru ilerleyiş zamana yayılmış biçimde tahmin ediliyor; dönüşüm yolları kişiye göre değişiyor.
Rodentten insana kortikal ve kortikal altı gri maddeyi tek atlas altında hizalamayı amaçlayan çok katmanlı, türlerarası parçalayıcı çerçeve anlatılıyor.
La Trobe Üniversitesi’nin geliştirdiği SÉMIL, patoloji slaytları ve metin açıklamalarını birlikte yorumlayarak evre II bağırsak kanserinde nüks riskini daha erken öngörmeyi hedefliyor.
Nature Communications’taki yeni çalışmaya göre, anket tamamlama sırasında görülen zamanlama ve tutarlılık izleriyle düşük maliyetli bir yapay zekâ bilişsel gerilemeyi erken yakalıyor.
Yapay zekâ yönlendirmeli elde taşınan kalp ultrasonu, nefes darlığında kalp kaynaklı olasılıkları daha erken öne çıkararak sevk yükünü ve sağlık maliyetlerini düşürmeyi amaçlıyor.
Yeni çalışma, diyet lifi–mikrop etkileşimlerini aktif öğrenme mantığıyla tasarlıyor. Makine öğrenimi ve Bayesyen optimizasyonla hangi kombinasyonların daha işlevsel sonuç verdiği hedefleniyor.
NEO-READY modeli preterm NICU hastalarında taburculuk tarihini öngörmek için geliştirildi. Dış doğrulama sonuçları, klinik karar sürecindeki belirsizliği azaltmayı hedefliyor.
Çok merkezli verilerle eğitilen açıklanabilir bir LLM tabanlı model, akut böbrek hasarı riskini erken saptamayı ve uyarıdaki belirleyicileri gerekçeleriyle sunmayı amaçlıyor.
Nature çalışması, yapay zekâ destekli protein yeniden tasarımlarının PACE’te evrimsel seçilimi değiştirerek zayıf başlangıçlardan bile daha iyi enzim varyantlarına ulaşmayı hızlandırabileceğini gösteriyor.
Kalça kırığı ameliyatı öncesi rutin klinik verilerle geliştirilen risk modeli, yaşlılarda hastanede büyük kardiyovasküler olay olasılığını öngörür ve dış doğrulamayla test edilir.
Yeni bir kıyaslama çerçevesi, dijital patolojide temel modellerin tarayıcı ve boyama değişkenliği altında yalnızca doğruluğunu değil, güven düzeylerini de ölçüyor.
Yenidoğan yoğun bakımında dağınık veriler risk sinyallerine dönüşürken yapay zekâ, klinisyenlerin karar alanını daraltmayı ve hataları azaltmayı hedefliyor.
CLEAR adlı denetlenebilir radyoloji temel modeli, tıbbi görüntü yorumunu klinik kavramlarla eşleştirerek izlenebilir gerekçeler üretmeyi amaçlar. Şeffaflık odağında yeni bir yaklaşım.
- 1
- 2