#codzienneainews [1] Naukowcy z koreańskich szpitali opracowali CatBoost - skuteczny model oparty na uczeniu maszynowym. Służy on do wczesnego wykrywania udarów u pacjentów w stanach krytycznych i może potencjalnie zmniejszyć ryzyko nieodwracalnych uszkodzeń neurologicznych.
[2] W Nature pojawił się artykuł, w którym analizowane jest zastosowanie systemu "wirtualnej biopsji" (VBx) opartego na uczeniu maszynowym do oceny jakości nerek przeznaczonych do przeszczepów. Skuteczność algorytmu VBx sprawdzono w ośrodkach transplantacyjnym w USA, które
https://www.nature.com/articles/s41598-024-80792-6
[2] W Nature pojawił się artykuł, w którym analizowane jest zastosowanie systemu "wirtualnej biopsji" (VBx) opartego na uczeniu maszynowym do oceny jakości nerek przeznaczonych do przeszczepów. Skuteczność algorytmu VBx sprawdzono w ośrodkach transplantacyjnym w USA, które




















https://streamable.com/eejxkg