Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Ronzio, L."'
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.
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.
Kniha
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.
Publikováno v:
Journal of Intelligence
Journal of Intelligence, Vol 9, Iss 17, p 17 (2021)
Volume 9
Issue 2
Journal of Intelligence, Vol 9, Iss 17, p 17 (2021)
Volume 9
Issue 2
Medical errors have a huge impact on clinical practice in terms of economic and human costs. As a result, technology-based solutions, such as those grounded in artificial intelligence (AI) or collective intelligence (CI), have attracted increasing in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6dfe1026514cacd4070aaa0ef0a42ea4
http://europepmc.org/articles/PMC8167709
http://europepmc.org/articles/PMC8167709
Autor:
Marília Barandas, Andrea Campagner, Duarte Folgado, Inês Neves, Luca Ronzio, Sara Santos, Hugo Gamboa, Federico Cabitza
Treatment and prevention of cardiovascular diseases often rely on Electrocardiogram (ECG) interpretation. Dependent on the physician's variability, ECG interpretation is subjective and prone to errors. Machine learning models are often developed and
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::61e09ac56d2679d174b954dc13edb854
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/267992
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/267992
Publikováno v:
Diagnostics
Diagnostics, Vol 11, Iss 372, p 372 (2021)
Diagnostics, Vol 11, Iss 372, p 372 (2021)
This article presents a systematic literature review that expands and updates a previous review on the application of machine learning to laboratory medicine. We used Scopus and PubMed to collect, select and analyse the papers published from 2017 to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e0a97b8d2dbe6d0d7dac1d7ede2dfa6a
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33671623
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33671623
Autor:
Cabitza F; Department of Computer Science, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy; IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi, Milan, Italy. Electronic address: federico.cabitza@unimib.it., Campagner A; IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi, Milan, Italy., Ronzio L; IRCCS Istituto San Raffaele, Milan, Italy., Cameli M; Department of Medical Biotechnologies, Division of Cardiology, University of Siena, Siena, Italy., Mandoli GE; Department of Medical Biotechnologies, Division of Cardiology, University of Siena, Siena, Italy., Pastore MC; Azienda Ospedaliera Maggiore Della Carita' Di Novara, Novara, Italy., Sconfienza LM; IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi, Milan, Italy; Department of Biomedical Sciences for Health, Università degli Studi di Milano, Milan, Italy., Folgado D; Associação Fraunhofer Portugal Research, Lisbon, Portugal., Barandas M; Associação Fraunhofer Portugal Research, Lisbon, Portugal., Gamboa H; Associação Fraunhofer Portugal Research, Lisbon, Portugal; Laboratório de Instrumentação, Engenharia Biomédica e Física da Radiação (LIBPhys-UNL), Departamento de Física, Faculdade de Ciências e Tecnologia, FCT, Universidade Nova de Lisboa, Lisbon, Portugal.
Publikováno v:
Artificial intelligence in medicine [Artif Intell Med] 2023 Apr; Vol. 138, pp. 102506. Date of Electronic Publication: 2023 Feb 08.