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Ergebnisse für “CAR”
Forschung

Multimodales Lernen in der Medizin: Wann lohnt sich die Fusion von EHR und Röntgen?<br/><p>Maschinelles Lernen verspricht, die klinische Entscheidungsunterstützung zu verbessern, doch bleibt unklar, wann multimodales Lernen in der Praxis tatsächlich Vorteile bringt – besonders wenn Daten fehlen oder Fairness-Bedenken bestehen.</p><p>In einer systematischen Benchmark wurden die Fusion von elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und Röntgenaufnahmen (CXR) an standardisierten Kohorten aus MIMIC‑IV und MIMIC‑CXR

arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Modell erkennt echte Veränderungen in ECG‑Signalen</h1> <p>Modell­-Systeme, die mit dynamischen physiologischen Signalen arbeiten, müssen zwischen harmloser, label‑erhaltender Variabilität und echter Konzeptänderung unterscheiden. Bisher basieren die meisten Konzepte auf rein statistischen Verteilungen und geben keine klare Anleitung, wie weit sich die interne Repräsentation eines Modells verschieben darf, wenn das Signal physiologisch plausibel in Energie variiert.</p> <p>Um dieses Problem zu lösen, st
arXiv – cs.LG