Clinical AI

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RESEARCHarXiv CS.LG·25d atrás

Mechanistic Interpretability of EEG Foundation Models via Sparse Autoencoders

Este artigo investiga a interpretabilidade mecânica de modelos de fundação de EEG usando Sparse Autoencoders (SAEs) para desvendar suas previsões opacas. A pesquisa aplica SAEs em diferentes arquiteturas de transformadores de EEG, ancorando as características em uma taxonomia clínica para avaliar a monosemanticidade e o emaranhamento, e quantifica a seletividade da direção do conceito para revelar falhas representacionais.

Clinical AI AI interpretability Foundation Models Sparse autoencoders

RESEARCHarXiv CS.CL·07/05/2026

Self-Prompting Small Language Models for Privacy-Sensitive Clinical Information Extraction

Esta pesquisa apresenta uma estrutura implementável localmente que permite a pequenos modelos de linguagem extrair entidades clínicas sensíveis à privacidade de notas odontológicas não estruturadas, através de prompts auto-gerados e refinados. O estudo avaliou modelos de peso aberto, alcançando altas pontuações F1 com Qwen2.5-14B-Instruct e Llama-3.1-8B-Instruct após ajuste fino supervisionado e otimização direta de preferência.

Clinical AI prompt engineering Information Extraction security

RESEARCHarXiv CS.LG·12d atrás

Comparative Analysis of Liquid Neural Networks and LSTM for Sequential Pattern Recognition: Robustness, Efficiency, and Clinical Utility

As Redes Neurais Líquidas (LNNs) abordam a dinâmica temporal contínua modelando a evolução do estado oculto como uma equação diferencial, ao contrário das RNNs e LSTMs. Este estudo compara LNNs com LSTMs em quatro modalidades sequenciais, destacando a eficiência de parâmetros superior e a robustez dos LNNs, especialmente em domínios temporais nativos e ambientes clínicos.

neural networks Clinical AI deep learning machine learning

NEWSDEV.to AI·15/04/2026

AWS Speed Boosts, Agentic Limits, and Clinical AI Advances

A AWS está otimizando a inferência de LLMs com decodificação especulativa e lançou o SDK Spring AI para Bedrock AgentCore. Além disso, novas pesquisas abordam falhas em sistemas agenticos, quantificação de incerteza em CNNs e o uso de LLMs no raciocínio clínico.

Clinical AI AWS LLM inference Agentic AI