Az AI segíti az orvosi képalkotást, a diagnózistámogatást, a kórházi működés optimalizálását és a telemedicina fejlesztését.
AI-alapú dinamikus PET predikció korai frame-ekből: rövidebb vizsgálati idő, stabilabb minőség és jobb kapacitás a képalkotásban.
Szintetikus dermatoszkópos képekkel 8–15% F1-javulás érhető el melanomára. Nézd meg, mely generatív modellek működnek a gyakorlatban.
TwinSegNet: föderált tanulás és digitális ikrek agydaganat-MRI szegmentáláshoz. Pontosabb diagnózistámogatás adatmegosztás nélkül.
Multi-fidelity és csökkentett dimenziójú AI-emulátorok gyorsítják a Bayes-i hemodinamikai becslést. Kevesebb futtatás, jobb bizonytalanságkezelés.
Orvosi ASR-nél a zajszűrés nem mindig segít: egy friss vizsgálat szerint akár 46,6%-kal rontja a semWER-t. Mérj, mielőtt optimalizálsz.
A CLIP-alapú orvosi AI-k gyakran félreértik a „nincs” típusú tagadást. Megmutatjuk, miért, és hogyan lehet ezt mérni, javítani, bevezetni.
AI-vezérelt, vezeték nélküli bionikus kar EEG+EMG jellel: hogyan lesz 240 USD-ből stabil, valós idejű protézisvezérlés.
Mellkasröntgen AI-ban a hallucináció a fő veszély. A CheXPO-v2 tudásgráf-alapú konzisztenciával teszi ellenőrizhetőbbé a modellek érvelését.
Computer vision-alapú AI szakaszokra bontja a műtéteket, és megmutatja, hol csúszik el az idő. Kevesebb admin, célzottabb hatékonyságjavítás.
MedNeXt-v2: nagy léptékű 3D CT/MR szegmentálás erős backbone-nal. Mit jelent ez a diagnózistámogatás és kórházi hatékonyság szempontjából?
Tesztelhető magyarázhatóság az egészségügyi AI-ban: hogyan lesz az intuícióból auditálható, orvosok által elfogadható magyarázat.
Embervezérelt, adatközpontú LLM-copilotok segítenek rendbe tenni a klinikai adatokat. Kevesebb zaj, jobb diagnózistámogatás—kezdj adatminőséggel.
Tudásgráfokkal automatizáltan ellenőrizhető az orvosi LLM-ek tényszerűsége. Kevesebb hallucináció, több magyarázhatóság.
A SOCK módszer SDE-ket tanul zajos trajektóriákból, drift és diffúzió becslésével. Egészségügyi AI-ban jobb dinamikus előrejelzést adhat.
A RAG-os orvosi AI akkor a legveszélyesebb, amikor „szinte igazat” mond. Új kutatás szerint az embedding-alapú detektálásnak vakfoltjai vannak.
A 3D sejtszegmentálás túlszegmentálása torzítja a méréseket. Megmutatjuk, hogyan javítja ezt AI és a Geo-Wasserstein divergencia.
AI-val rövidíthető a dinamikus PET: korai frame-ekből kinetikai paraméterek és teljes idősor becslése. Workflow, kockázatok, pilot lépések.
Női egészségben az LLM-ek kb. 60% hibaarányt mutatnak. Mutatjuk, miért kellenek doménbenchmarkok és hogyan mérj biztonságosan.
A bőrlaesio AI pontossága nem elég: fairness is kell. Megmutatjuk, hogyan segíthet a GenAI-szintetikus kép a méltányos tesztelésben.
Kvantált AI modellek edge eszközökön: kisebb méret, alacsonyabb késleltetés, valós idejű orvosi képosztályozás. Gyakorlati bevezetési lépések.
A TwinSegNet megmutatja, hogyan lehet agyi tumor MRI-t szegmentálni federated learninggel és digitális ikrekkel – adatmozgatás nélkül, klinikai fókuszban.
Az Easy Adaptation módszerrel kis, feladatspecifikus modellek segíthetik a nagy AI-t kórházakban is, kevés erőforrás mellett.
A genomikai AI-modellek soft prompt támadásokkal torzíthatók. Nézd meg, mit jelent ez a diagnosztikában, és hogyan auditáld SAGE-szerűen.
AI-alapú távoli vérnyomásmonitorozás vidéken csökkenti a terhességi hipertónia kockázatát. Gyakorlati bevezetési tervvel és KPI-okkal.
AI-val 80–85% pontossággal becsülhető a NOVA-feldolgozottság tápanyagadatokból. Nézd meg, mit jelent ez a prevencióban és az AI egészségügyben.
A CLIP-alapú orvosi MI gyakran félreérti a tagadást. Megmutatjuk, miért veszélyes ez, és hogyan teszteld, finomhangold, monitorozd.
CheXPO-v2: tudásgráf-konzisztenciával csökkenti a mellkasröntgen-AI hallucinációit, és 5k mintával is erős. Nézd meg, mit jelent ez a gyakorlatban.
A SOCK módszer SDE-k tanulásával kezeli a bizonytalanságot. Betegromlás, progresszió és képalkotás: trend + zaj együtt, klinikusan érthetően.
CPU-n futó, homológia-kontrollált fehérje kockázatszűrés: mit tanít a SafeBench-Seq az egészségügyi AI megbízhatóságáról?
AI-alapú, EEG+EMG vezérlésű bionikus kar 240 USD körül: mit tanulhatunk a BIONIX prototípusból a hozzáférhető protézisekről?
Humánvezérelt, adatközpontú LLM kopilóták: így lesz a klinikai AI biztonságosabb az adatminőség javításával. Gyakorlati lépések bevezetéshez.
CES 2025 alapján az MI már kézzelfogható előnyt hoz képalkotásban és diagnózistámogatásban. Nézd meg, hol érdemes pilotot indítani.
Adatmegosztás nélküli együttműködés kórházak között: a stitching technika javíthatja a több helyen tanult modellek pontosságát.
Multimodális AI-val a képalkotás, leletek és szenzoradatok együtt javíthatják a diagnózistámogatást. Nézd meg, hogyan érdemes belevágni.
PathBench-MIL segít AutoML-lel és benchmarkkal stabil, auditálható MIL-pipeline-okat építeni digitális patológiához és diagnosztikai támogatáshoz.
A RAG rendszerek hallucinációit az embedding-alapú detektorok gyakran nem szűrik ki. Mutatjuk, mit jelent ez az egészségügyi AI-ban.
AI-alapú Alzheimer-diagnózis MRI-ből: pszeudoszínezés és Vision Transformer 4 osztályon. Gyakorlati bevezetési útmutató klinikáknak.
Magyarázható AI EKG-hoz: az UniCoMTE ellenpéldás magyarázatai növelik a bizalmat, stabilabb döntéstámogatást adva klinikán.
Az AI tudományos munkafolyamatokban még sokat hibázik. Megmutatjuk, mit jelent ez diagnosztikában, telemedicinában és biomedikai kutatásban.
A domain-aware kvantum áramkörök tanulságai az egészségügyi AI-nak: lokalitás, szakaszos tanítás és megbízható diagnosztikai tervezés.
Erőforrás-hatékony edge AI orvosi képosztályozáshoz: kvantálás (PTQ/QAT), gyorsabb inference és helyszíni diagnosztikai támogatás.
End-to-end génkiválasztás és predikció: mit jelent a YOTO az omics diagnosztikában, biomarkerekben és személyre szabott orvoslásban?
Interpretálható, adaptív AI a mellkasröntgen-leletezéshez: valószínűséggel naplózott döntési utak, multimodális adatok és költségtudatos működés.
MedNeXt‑v2: nagy léptékű 3D CT előtanítás jobb szegmentálásért. Mit jelent ez radiológiában, workflow-ban és bevezetési pilotban?
AI-alapú szintetikus dermatoszkópia 8–15% F1-javulást hozhat melanománál. Megmutatjuk, mely generatív megközelítés működik a gyakorlatban.
A soft prompt támadások rejtetten ronthatják a genetikai AI-k pontosságát. Mutatjuk, miért kell agentic kockázati audit a klinikai megbízhatósághoz.
Ellenpéldás (counterfactual) magyarázatokkal az EKG-AI nem csak pontosabb, hanem érthetőbb is lehet. Nézd meg, mire jó a UniCoMTE a klinikumban.
PathBench-MIL egységesíti a MIL pipeline-t digitális patológiában: AutoML, benchmark és vizualizáció. Nézd meg, mire jó klinikai projektekben.
Fair AI krónikus vesebetegségben: hogyan csökkenthető a csoportok közti torzítás pontosságvesztés nélkül. Gyakorlati bevezetési lépések.
AI-vel térben felbontott sugárzásmezők becslése: gyorsabb dozimetria, jobb sugárvédelem és biztonságosabb intervenciók.
Női egészségben az LLM-ek kb. 60%-ban hibáznak egy friss benchmark szerint. Mutatjuk, hol a legnagyobb kockázat, és mit tehetsz bevezetés előtt.
MRI-alapú AI becsli a neoadjuváns kemoterápia hatását emlőrákban: pCR AUC 0,88, RFS AUC 0,78. Nézd meg, mit jelent ez a gyakorlatban.
AI-alapú MRI osztályozás Alzheimer-kórra: pszeudo-színezés + Vision Transformer, 4 stádiumra. Nézd meg, mire jó és mire figyelj.
Stitchinggel több kórház AI-modelljei adatmegosztás nélkül is tanulhatnak egymástól. Jobb generalizáció, kevesebb helyi teljesítményvesztés.
A magyarázható AI az egészségügyben csak akkor használható, ha tesztelhető. Nézd meg, hogyan lesz a „magyarázható” modellből „megmagyarázott” rendszer.
Diffúziós AI az EEG-elemzésben: robusztusabb reprezentációk, jobb előszűrés és telemedicinás értelmezés. Nézd meg, mire jó klinikailag.
Neurális hálók segíthetnek a szórt sugárzás térképezésében, gyorsabban és pontosabban támogatva a dózisvédelmet az intervencióban.
Finomszemcsés modellértékelés az egészségügyben: hogyan mutatja meg a meval, hol téved az orvosi AI, és hogyan javítható biztonságosan.
A MATCH-AD megközelítés kevés címkéből is erős Alzheimer-diagnózistámogatást adhat. Nézd meg, mit jelent ez a kórházi AI bevezetésben.
A DeepShare megosztja a DReLU kapukat csatornák és rétegek között, így gyorsabb lehet a privát AI-inferencia egészségügyi képalkotásnál is.
AI-alapú, regisztrált hosszanti emlő-MRI segíthet a NACT-válasz és az 5 éves RFS előrejelzésében. Gyakorlati tanulságok bevezetéshez.
Az AI két új antibiotikum-jelöltet azonosított. Megnézzük, hogyan működik ez, miért fontos a rezisztencia ellen, és mit tehet az egészségügy már most.
Fair AI krónikus vesebetegségben: többcsoportos módszer, ami csökkenti a torzítást TPR-alapon, érdemi pontosságromlás nélkül.
AI-alapú hangdiagnosztika: egy modell 9 kórképet szűr, nyers hang nélkül. Mit jelent ez telemedicinában, és hogyan vezethető be okosan?
Az AI az egészségügyben ma főleg időt nyer: gyorsabb diagnózis, okosabb képalkotás és hatékonyabb kórházi működés. Nézd meg, hol érdemes kezdeni.
Multimodális AI-val a kép, szöveg, hang és vitális adatok együtt javíthatják a diagnózist és telemedicinát. Nézd meg, hogyan érdemes bevezetni.
A hiányzó adatok pótlása torzíthatja az orvosi AI magyarázatait. Mutatjuk, miért ad reálisabb bizonytalanságot a többszörös imputálás.
Orvosi LLM-eknél a faktualitás a kulcs. Tudásgráf-alapú ellenőrzéssel a válaszok állításai gépileg mérhetők és magyarázhatók.
Az EEGDM diffúziós önfelügyelt tanulással jobb EEG-reprezentációt ad. Nézd meg, hogyan segíthet diagnózisban, távmonitorozásban és jelminőségben.
Ritkaság-tudatos differenciális adatvédelem LLM-ekhez, kórházi és telemedicina példákkal. Praktikus lépések biztonságos AI-bevezetéshez.
Orvosi beszédfelismerésnél a zajszűrés néha ront: egy 2025-ös vizsgálatban 40/40 esetben nőtt a hibaarány. Így tesztelj okosan.
CPU-n futó, homológia-kontrollált AI baseline fehérje-hazard szűréshez. SafeBench-Seq: realista értékelés, kalibráció és bevezethető küszöbök.
Stabilabb PINN-tréning az egészségügyi AI-hoz: az easy–hard váltogatás csökkenti az ingadozást, és megbízhatóbb pontosságot ad.
AI vízjelezés molekulákhoz: bizonyítható szerzőiség és jobb adatbiztonság a gyógyszerkutatásban. Gyakorlati bevezetési lépések is.