Zobrazeno 1 - 10
of 590
pro vyhledávání: '"Cabitza F."'
Autor:
d'Aiello A. F., Cabitza F., Natali C., Vigano S., Ferrero P., Bognoni L., Pasqualin G., Giamberti A., Chessa M.
Publikováno v:
Journal of Medical Systems. 47
In this paper, we present an exploratory study on the potential impact of holographic heart models and mixed reality technology on medical training, and in particular in teaching complex Congenital Heart Diseases (CHD) to medical students. Fifty-nine
Autor:
Baroncini, A., Campagner, A., Langella, F., Cabitza, F., Barile, F., Cecchinato, R., Damilano, M., Redaelli, A., Vanni, D., Compagnone, D., Berjano, P.
Publikováno v:
In Brain and Spine 2024 4 Supplement 2
Autor:
Cabitza, F., Campagner, A., Ronzio, L., Cameli, M., Mandoli, G.E., Pastore, M.C., Sconfienza, L.M., Folgado, D., Barandas, M., Gamboa, H.
In this paper, we study human–AI collaboration protocols, a design-oriented construct aimed at establishing and evaluating how humans and AI can collaborate in cognitive tasks. We applied this construct in two user studies involving 12 specialist r
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::719c3beae3d23e7bed8a6ed4d74a0d08
https://hdl.handle.net/11365/1232835
https://hdl.handle.net/11365/1232835
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Studies in health technology and informatics. 294
We propose a re-calibration method for Machine Learning models, based on computing confidence intervals for the predicted confidence scores. We show the effectiveness of the proposed method on a COVID-19 diagnosis benchmark.
Patient-reported outcome Measures (PROMs) are validated questionnaires or self-report instruments of the perception of patients about their own health status in response to a medical intervention. In the era of patient-centred care, consideration abo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1299::d5aa71aacf12bcfbe8b9c3d3a06c5282
https://hdl.handle.net/10281/423441
https://hdl.handle.net/10281/423441
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cabitza F., Campagner A.
Publikováno v:
International journal of medical informatics. 153
This editorial aims to contribute to the current debate about the quality of studies that apply machine learning (ML) methodologies to medical data to extract value from them and provide clinicians with viable and useful tools supporting everyday car
In this paper, we contribute to the deconstruction of the concept of accuracy with respect to machine learning systems that are used in human decision making, and specifically in medicine. We argue that, by taking a socio-technical stance, it is nece
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1299::ae4e7f2cb320a15ef8f23f1aabe177cc
http://hdl.handle.net/10281/388636
http://hdl.handle.net/10281/388636