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Ergebnisse für “Klinische Vorhersage”

Hybrid‑Federated & Split Learning: Datenschutzfreundliche klinische Vorhersagen

In der klinischen Entscheidungsunterstützung ist die gemeinsame Nutzung von Patientendaten häufig durch strenge Governance‑ und Datenschutz…

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

ExtraCare: Transparente Domänenanpassung für präzise klinische Vorhersagen

Deep‑Learning‑Modelle zur Vorhersage klinischer Ereignisse aus elektronischen Gesundheitsakten (EHR) verlieren häufig an Genauigkeit, wenn…

arXiv – cs.LG 16.02.2026 05:00

Tensor‑Train‑Modelle schützen Vorhersagen: Genauigkeit & Datenschutz

In der klinischen Praxis muss maschinelles Lernen drei zentrale Ziele gleichzeitig erfüllen: hohe Vorhersagekraft, klare Interpretierbarkei…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

LeMoF: Level-gesteuerte Fusion steigert klinische Vorhersagen

In der medizinischen Datenanalyse hat die Integration heterogener Informationen – wie elektronische Gesundheitsakten (EHR) und Biosignale –…

arXiv – cs.LG 16.01.2026 05:00

KI‑gestütztes Co‑Design revolutioniert klinische Vorhersagemodelle

Die Entwicklung sicherer, wirksamer und praktisch nutzbarer klinischer Vorhersagemodelle (CPMs) erfordert bislang eine aufwendige, iterativ…

arXiv – cs.AI 15.01.2026 05:00

<p>PULSE-ICU: Selbstlernendes Modell revolutioniert Vorhersagen in Intensivstationen</p> <p>In der Intensivmedizin stellen die unregelmäßigen, heterogenen und zeitlich fragmentierten Daten der Patienten eine große Herausforderung für klinische Vorhersagen dar. Mit PULSE-ICU wird dieses Problem angegangen: ein selbstlernendes Basismodell, das aus umfangreichen EHR‑Sequenzen ohne Resampling oder manuelle Feature‑Engineering‑Schritte event‑basierte Repräsentationen der ICU‑Daten erlernt.</p> <p>Das Modell nutz

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Neue Weltmodelle revolutionieren klinische Vorhersagen und Planung

In der Medizin wird zunehmend nach KI-Lösungen gesucht, die nicht nur vorhersagen, sondern auch zuverlässig und dateneffizient arbeiten. T…

arXiv – cs.LG 21.11.2025 05:00