Medical Diagnosis

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RESEARCHarXiv CS.LG·5d atrás

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

Um classificador XGBoost foi desenvolvido usando características clínicas do conjunto de dados ADNI para detecção multiclasse de cognição normal, comprometimento cognitivo leve e doença de Alzheimer. O modelo alcançou um alto AUC macro médio de 0.983 e uma precisão de 0.944, com valores SHAP fornecendo explicabilidade das características.

machine learning Alzheimer's disease Explainable AI XGBoost

RESEARCHarXiv CS.LG·15d atrás

MedExpMem: Adapting Experience Memory for Differential Diagnosis

Este artigo apresenta MedExpMem, uma estrutura de memória de experiência projetada para aprimorar modelos de visão-linguagem médica (VLMs) com expertise em diagnóstico diferencial. Ele permite que agentes de diagnóstico aprendam com suas próprias falhas, memorizando experiências discriminativas como notas diferenciais emparelhadas.

AI in medicine learning VLM machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·6d atrás

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

O estudo introduz StenCE, uma estrutura de pré-treinamento para estratificar pacientes com base em características derivadas de ECGs, visando a detecção precoce de estenose coronariana. Ele combina ECGs e angiogramas para melhorar o diagnóstico de doenças cardíacas graves.

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

Esta pesquisa valida um algoritmo de deep learning para avaliação de risco de glaucoma utilizando prontuários eletrônicos de saúde sistêmicos. O modelo, ajustado com dados de pacientes de Stanford, alcançou um AUROC de 0.883 e PPV de 0.657, demonstrando grande potencial para pré-rastreamento escalável e acessível.

deep learning Medical Diagnosis healthcare AI EHR

RESEARCHarXiv CS.LG·21d atrás

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

Este artigo propõe um transformador com reconhecimento de lacunas residuais para prever a progressão da doença de Alzheimer em 24 meses, utilizando dados clínicos e biomarcadores do ADNI. A pesquisa analisa a mudança na pontuação CDR-SB, ancorando amostras em visitas de comprometimento cognitivo leve.

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

Embora o título sugira o uso de IA para diagnóstico médico até 2026, o conteúdo principal foca na rápida evolução da tecnologia e na importância de se manter informado. Acompanhar as tendências tecnológicas é crucial para empresas e indivíduos.

Technology Trends Future of AI AI Medical Diagnosis