De persistencia a supervivencia: pruebas y vectorización
Descubre STRAND: convierte diagramas de persistencia en datos de supervivencia para pruebas de hipótesis, tamaños del efecto y vectorización.
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Los modelos fundacionales tabulares, con adaptación MTLR, alcanzan un índice C de 0.856 en MIMIC-IV, superando a DeepSurv y otros métodos. Descubre los resultados en este análisis.
LWR: aprendizaje multimodal robusto sin reconstruir datos faltantes. Mejora clasificación de cáncer y predicción de supervivencia con multi-omics incompletos.
Descubre TRAPS, el primer benchmark unificado que evalúa modelos de IA guiados por vías moleculares para predecir respuesta a terapia y supervivencia en cáncer.
Descubre cómo MEC-Cox utiliza machine learning para calibrar pesos y estimar el hazard ratio ATT con mayor precisión en ensayos de supervivencia.
Aprende a usar reglas de puntuación adecuadas para supervivencia censurada. Nuevos scores como CRPS y engresión mejoran la evaluación.
Descubre cómo la IA analiza redes de colaboración entre profesionales de salud para predecir la supervivencia en pacientes con cáncer. ¡Lee más!
Descubre cómo la IA analiza la colaboración entre profesionales sanitarios para predecir la supervivencia del cáncer. Un enfoque innovador basado en datos de EHR.
DMF elimina llamadas LLM del bucle de memoria, logrando precisión comparable a Mem0 usando cero tokens para contexto. Reduce costos hasta 242x. ¡Descúbrelo!
Aprende cómo aplicar modelos fundacionales tabulares al análisis de supervivencia sin entrenamiento. Resultados competitivos con Cox y AFT. ¡Entra!
Descubre cómo Phantom Transfer envenena datos y evade todas las defensas conocidas. Aprende por qué fallan las defensas actuales.
Descubre cómo TopoMamSurv supera las limitaciones de Mamba en análisis de supervivencia con ordenación topológica y modelado bidireccional.
Descubre cómo un enfoque decisional alinea predictores de supervivencia con la asignación, logrando hasta un 100% más de NDCG y miles de años de vida extra en trasplantes.
Nuevo método de submuestreo y reponderación reduce coste computacional en estimación de riesgo contrafactual para eventos raros en datos longitudinales.
Predicción precisa de mortalidad en lista de espera cardíaca con nuevos modelos basados en dataset UNOS. C-Index 0.94.
DPsurv utiliza fusión evidencial de doble prototipo para predecir supervivencia en imágenes patológicas, ofreciendo interpretabilidad y medición de incertidumbr
Nuevo marco OncoReason alinea LLMs con razonamiento clínico para predicción de supervivencia robusta e interpretable. Mejora F1 un 6% y reduce MAE un 12%.
Descubre el clustering funcional con trayectorias log-riesgo suavizadas para datos de supervivencia. Mejora la interpretabilidad y robustez en estudios clínicos.
Descubre cómo la fusión de datos federados permite estimar efectos regionales de supervivencia en ensayos de prevención del VIH, preservando la privacidad.
Descubre cómo Survival RL supera el dilema del contraste, logrando 2x a 8x mejor rendimiento en robótica de largo plazo. ¡Auto-supervisado y escalable!