Medical Diagnosis

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RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 5j

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

Un classificateur XGBoost a été développé en utilisant des caractéristiques cliniques de l'ensemble de données ADNI pour la détection multi-classes de la cognition normale, du trouble cognitif léger et de la maladie d'Alzheimer. Le modèle a atteint une AUC macro moyenne élevée de 0,983 et une précision de 0,944, avec des valeurs SHAP fournissant une explicabilité des caractéristiques.

machine learning Alzheimer's disease Explainable AI XGBoost

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 15j

MedExpMem: Adapting Experience Memory for Differential Diagnosis

Cet article présente MedExpMem, un cadre de mémoire d'expérience conçu pour améliorer les modèles de vision-langage médicaux (VLMs) avec une expertise en diagnostic différentiel. Il permet aux agents de diagnostic d'apprendre de leurs propres échecs en mémorisant des expériences discriminatives sous forme de notes différentielles par paires.

AI in medicine learning VLM machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 6j

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

Cette recherche introduit StenCE, un cadre de pré-entraînement permettant la stratification des patients basée sur des caractéristiques dérivées des ECG pour le diagnostic précoce de la sténose coronarienne sévère. Elle vise à améliorer le diagnostic des maladies cardiaques en intégrant les représentations ECG et angiographiques.

cardiovascular disease learning Medical Diagnosis ECG

RESEARCHarXiv CS.LG·24/04/2026

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

Cette recherche valide un algorithme d'apprentissage profond pour l'évaluation du risque de glaucome à l'aide de dossiers de santé électroniques systémiques. Le modèle, affiné sur les données de patients de Stanford, a atteint un AUROC de 0.883 et un PPV de 0.657, démontrant un fort potentiel pour le pré-dépistage évolutif et accessible.

deep learning Medical Diagnosis healthcare AI EHR

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 21j

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

Cet article propose un transformateur conscient des écarts résiduels pour prévoir la progression de la maladie d'Alzheimer sur 24 mois, en utilisant les historiques cliniques et de biomarqueurs de l'ADNI. La recherche analyse le changement du score CDR-SB, ancrant les échantillons lors des visites de déficience cognitive légère.

Biomarkers machine learning Alzheimer's disease Medical Diagnosis

ARTICLEDEV.to AI·15/04/2026

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

Bien que le titre évoque l'IA pour le diagnostic de maladies d'ici 2026, le contenu principal discute de l'évolution rapide de la technologie et de l'importance de se tenir informé. Comprendre ces transformations est essentiel pour garder une longueur d'avance.

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