Medical Diagnosis

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 5d

Early Detection of Alzheimer's Disease Using Explainable Machine Learning on Clinical Biomarkers: A Multi-Class Classification Study Using the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Dataset

Se desarrolló un clasificador XGBoost utilizando características clínicas del conjunto de datos ADNI para la detección multiclase de cognición normal, deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer. El modelo logró un alto AUC macro medio de 0.983 y una precisión de 0.944, con valores SHAP que proporcionaron explicabilidad de las características.

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 15d

MedExpMem: Adapting Experience Memory for Differential Diagnosis

Este artículo introduce MedExpMem, un marco de memoria de experiencia diseñado para mejorar los modelos médicos de visión-lenguaje (VLMs) con experiencia en diagnóstico diferencial. Permite que los agentes de diagnóstico aprendan de sus propios errores, memorizando experiencias discriminativas como notas diferenciales por pares.

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 6d

Cross-Modal Contrastive Learning of ECG and Angiography Representations for Severe Stenosis Classification

Este estudio presenta StenCE, un marco de preentrenamiento que permite la estratificación de pacientes utilizando características derivadas de ECG para el diagnóstico temprano de estenosis coronaria grave. Busca mejorar el diagnóstico de enfermedades cardíacas al combinar representaciones de ECG y angiografía.

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RESEARCHarXiv CS.LG·24/4/2026

Validating a Deep Learning Algorithm to Identify Patients with Glaucoma using Systemic Electronic Health Records

Esta investigación valida un algoritmo de deep learning para la evaluación del riesgo de glaucoma utilizando registros electrónicos de salud sistémicos. El modelo, ajustado con datos de pacientes de Stanford, logró un AUROC de 0.883 y un PPV de 0.657, mostrando un gran potencial para la detección previa escalable y accesible.

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 21d

Forecasting Medium-Horizon Alzheimer's Disease Progression: Residual Gap-Aware Transformers for 24-Month CDR-SB Change from ADNI Clinical and Biomarker Histories

Este artículo presenta un transformador sensible a las brechas residuales para predecir la progresión de la enfermedad de Alzheimer a 24 meses, utilizando historiales clínicos y biomarcadores del ADNI. La investigación analiza el cambio en las puntuaciones CDR-SB, anclando muestras en visitas de deterioro cognitivo leve.

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ARTICLEDEV.to AI·15/4/2026

Your AI Diagnostician: Trained on Art, Diagnosing Disease in 2026? — What You Need to Know in 2026

Aunque el título sugiere el uso de IA para el diagnóstico de enfermedades en 2026, el contenido se centra en la rápida evolución de la tecnología y la importancia de mantenerse informado. Comprender estos cambios es crucial para anticiparse en cualquier sector.

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