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Sprachmodelle wie GPT-4 können mit großer Zuversicht falsche Antworten liefern. Deshalb ist eine zuverlässige Schätzung der Unsicherheit en…

Transformer‑basierte Modelle haben die Vorhersageleistung bei longitudinalen elektronischen Gesundheitsdaten (EHR) durch groß angelegtes, s…

Die Erkennung seltener Läsionen im Ganzkörper‑CT steht vor einer großen Herausforderung: extreme Klassenungleichgewichte und ein sehr niedr…

In einer neuen Studie aus dem Bereich der Intensivpflege wurden Large Language Models (LLMs) auf ihre Eignung für die Analyse von unregelmä…

In vielen Netzwerk‑Anwendungen ist die Erkennung von Gruppenanomalien entscheidend, doch die Vielfalt der Anomalie­muster erschwert die Arb…

Die rasante Entwicklung von Foundation‑Modellen im Protein‑Design eröffnet neue Möglichkeiten, birgt jedoch konkrete Bio‑Sicherheitsrisiken…

Ein neues, leichtgewichtiges Ensemble aus physiologischen Zeitreihen und klinischen Notizen aus den ersten 48 Stunden eines Intensivaufenth…

Ein neues Framework namens Cost‑Aware Prediction (CAP) verbindet maschinelles Lernen mit großen Sprachmodellen, um die Kosten‑Nutzen‑Abwägu…

Graft‑versus‑Host‑Disease (GVHD) ist eine seltene, aber häufig tödliche Komplikation nach Lebertransplantationen. Ein neues Forschungsproje…

Ein neues Transformer-basiertes Modell namens BiPETE (Bi-Positional Embedding Transformer Encoder) verspricht, die Vorhersage von Alkohol-…

Die Suche nach neuen Einsatzmöglichkeiten für bestehende Medikamente bei seltenen Erkrankungen gestaltet sich besonders schwierig, wenn bis…

Ein neues Deep‑Learning‑System aus dem Open‑Source‑Repository arXiv (Version 2508.19361v1) kann das Vorhofflimmern (AF) bereits bis zu zwei…