Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Synthetic data boosts medical foundation models
2025·6 Zitationen·Nature Biomedical Engineering
Volltext beim Verlag öffnen6
Zitationen
4
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.643 Zit.
Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data
2005 · 10.535 Zit.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
2020 · 8.902 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.470 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.984 Zit.
Autoren
Institutionen
- Shanghai Jiao Tong University(CN)
- NIHR Moorfields Biomedical Research Centre(GB)
- Moorfields Eye Hospital(GB)
- University College London(GB)
- National University of Singapore(SG)
- Singapore National Eye Center(SG)
- Singapore Eye Research Institute(SG)
- Beijing Tsinghua Chang Gung Hospital(CN)
- Tsinghua University(CN)
Themen
Machine Learning in HealthcareArtificial Intelligence in Healthcare and EducationArtificial Intelligence in Healthcare