Sexually transmitted diseases · 2026
Evaluating the Performance of Mobile Machine-Learning Platforms for Syphilis Symptom Screening.
СтатьяОценочное исследованиеНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Allan-Blitz Lao-Tzu, Konda Kelika A, Reyes-Diaz E Michael, Vargas Silver, Caceres Carlos F, Klausner Jeffrey D
Аннотация
We evaluated the performance of 3 machine-learning models for classifying 39 cases of primary and secondary syphilis using associated meta-data and clinical images. All 3 models correctly classified 33 images, with an overall precent agreement of 84.6% (95% confidence interval: 69.5%-94.1%). Machine-learning models may support patient-driven symptom screening.