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💻 informatique

Artificial Intelligence in Surgical Qualitative Research: A Comparison of Human and AI-Assisted Thematic Analysis

Cette étude compare l'analyse thématique humaine et assistée par l'IA dans la recherche qualitative chirurgicale, constatant que bien que les deux méthodes identifient des thèmes transversaux similaires, les recueils de codes générés par l'humain produisent une fidélité inter-codeurs plus élevée grâce à des limites thématiques plus claires, suggérant qu'une approche hybride combinant l'efficacité de l'IA avec le raffinement humain pourrait être optimale.

Bonnie E Laingen, Wesley H Iobst, Jarrett Dobbins, Jacob W Johnson, Gabriel E Cambronero, Lucas P Neff, Maggie E Bosley2026-06-28
💻 informatique

A Modality-Missing Robust Representation Network for Multi-Sequence Brain MRI Using the Public IXI Dataset

Cet article propose le Modality-Missing Robust Representation Network (MMR-Net), un cadre d'apprentissage profond entraîné sur le jeu de données public IXI qui utilise des encodeurs spécifiques à chaque modalité, un espace latent partagé et une stratégie de défaillance de modalité (modality dropout) afin de maintenir des performances robustes dans les tâches de régression de l'âge et de classification du sexe par IRM cérébrale malgré l'absence de certaines séquences d'imagerie.

Tian He, Ximei Xie2026-06-28
💻 informatique

A Multi-Model Artificial Intelligence Framework for Knowledge Extraction from Patient Drug Reviews

Cette étude développe et évalue un cadre de traitement du langage naturel (NLP) multi-modèle et interprétable qui détecte efficacement les effets indésirables des médicaments et évalue l'efficacité des traitements à partir d'avis de patients à grande échelle, démontrant que les approches traditionnelles d'apprentissage automatique surpassent la classification zero-shot basée sur les transformeurs dans ce domaine.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-28
💻 informatique

Performance evaluation and benchmarking across 16 large language models on a comprehensive real-world emergency department triage data set

Cette étude évalue 16 modèles de langage de grande taille sur des données réelles de triage aux urgences, constatant que si l'utilisation de l'incitation structurée peut atteindre un accord substantiel avec les infirmiers humains pour la classification de la gravité, la plupart des modèles présentent une précision limitée, une mauvaise affectation sectorielle, une surconfiance systématique et un comportement non déterministe, indiquant qu'ils ne sont pas encore prêts pour une mise en œuvre clinique sans validation et améliorations supplémentaires.

Leo Benning, Anja Hirsch, Matthias Gröschel, Tobias Röschl, Martin Spott, Felix Patricius Hans, Tim Urban, Hans-Jörg Bus (…)2026-06-28
💻 informatique

Development and Assessment of an Accessible AI-Powered Tool for Manuscript Evaluation Through Iterative Optimization in Plastic Surgery Research ​

Cette étude démontre qu'un outil d'IA accessible, optimisé de manière itérative et utilisant le méta-prompting ainsi que des directives spécifiques au domaine, surpasse de manière significative tant les modèles d'IA de base que les évaluations par les pairs humaines pour fournir des commentaires structurés et de haute qualité sur les manuscrits de chirurgie plastique, offrant ainsi une solution évolutive pour soutenir les chercheurs dans les milieux à ressources limitées.

Raunak Goyal, Joey Liang, Mihir S Kulkarni, Philong Nguyen, Srinithya Gillipelli, Ashit Patel2026-06-28
💻 informatique

FusionAttNet Framework for Hierarchical Attention Driven Sentinel 1 and Sentinel 2 Fusion for Semi Arid Land Cover Classification in Far North Cameroon

Cette étude introduit FusionAttNet, un nouveau cadre d'apprentissage profond qui intègre les données Sentinel-1 SAR et Sentinel-2 optiques via un mécanisme d'attention hiérarchique sensible à la modalité pour atteindre une précision de 96,75 % dans la classification de l'occupation du sol semi-aride dans l'Extrême-Nord du Cameroun, surpassant de manière significative les méthodes de fusion traditionnelles en traitant efficacement l'homogénéité spectrale, la couverture nuageuse et la variabilité saisonnière.

Pountianus Berinyuy Wirba, Mvogo Ngono, Noumsi Woguia Auguste Vigny, Emile Tatinyuy Verdzekov, ELE Pierre2026-06-28
💻 informatique

Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

Cette étude utilise la modélisation à base d'agents et l'apprentissage par renforcement pour démontrer que la durée de formation dans les centres d'opérations de sécurité génère des gains de performance non linéaires, l'investissement optimal se situant entre 500 et 1 000 épisodes et les équipes hautement formées atteignant des avantages d'efficacité équivalents au recrutement de 20 à 25 membres de personnel supplémentaires.

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27
💻 informatique

Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

Cet article présente un cadre expérimental reproductible démontrant que le chaînage d'intrusions physiques HID avec des attaques réseau MQTT expose des compromis critiques entre sécurité et performance sur les dispositifs IoT contraints, révélant que si le TLS offre une confidentialité forte, il impose des coûts de latence et de mémoire prohibitifs sur le matériel hérité, motivant ainsi une nouvelle architecture de défense en profondeur hybride qui privilégie les listes de contrôle d'accès pour une protection efficace et évolutive.

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
💻 informatique

Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

Cet article propose un cadre d'état d'espace unifié pour sécuriser les réseaux IoT en intégrant des équations différentielles et l'apprentissage automatique afin de modéliser la dynamique de propagation des menaces, de détecter les anomalies et d'optimiser les stratégies de contrôle défensif, comme le démontre une étude de cas simulée sur un malware SEIRS.

Mussa Justin Muhindo2026-06-27