AIM: This study investigated the current status and key influencing factors of supportive care needs among elderly breast cancer patients, with a focus on identifying critical determinants through a survey and advanced machine learning techniques.
DESIGN: The cross-sectional study randomly interviewed 180 elderly breast cancer patients, and 157 valid observations were retained for analysis.
METHODS: Firstly, patients were surveyed by two questionnaires. One is for fundamental information, which includes demographics, clinical, and psychosocial variables; the other is the Chinese version of t
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
Computer vision with artificial intelligence (AI) offers a promising tool for blueberry growers to accomplish orchard tasks such as harvest maturity assessment and yield estimation, which otherwise would be labor-intensive and prone to error. However, blueberry detection in natural environments remains challenging due to variable natural lighting, frequent occlusions by leaves and branches, and motion blur due to environmental factors and imaging devices. AI models such as deep learning-based object detectors promise to address these challenges, but they are data-driven, demanding a large-scal
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
BACKGROUND: Autism Spectrum Disorder (ASD) is a prevalent neurodevelopmental condition globally, including in Arab countries, where stigma, limited awareness, and scarce specialized services often delay diagnosis and care. Artificial intelligence (AI) offers scalable solutions for screening, early diagnosis, and intervention programmes.
AIMS: To evaluate the diagnostic accuracy of AI-based models for ASD with a specific focus on Arab cohorts, and to appraise methodological quality and potential cultural influences on model performance.
METHODS: We searched PubMed, Scopus, and Web of Science
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск полного текста в очередиПеревод 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.
Пресимптоматические неврологические заболевания характеризуются ранними патологическими изменениями, которые происходят до появления явных клинических симптомов. Эти стадии, которые включают в себя такие продромы, как расстройство поведения сна РЕМ в Паркинсоне или слабое когнитивное расстройство в Альцгеймере, открывают важные возможности для раннего вмешательства. Однако их обнаружение по-прежнему сопряжено с трудностями из-за тонкости изменений и дублирования с обычной межиндивидуальной изменчивостью. Искусственный интеллект (AI), особенно машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), пр
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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.
The automatic detection and tracking of human eyes and, in particular, the precise localization of their centers (pupils), is a widely debat … uter Vision. Actually, the most performing solutions in the literature are, unfortunately, based on supervised machine learning algorithms which require initial sessions to set the working parameters and to train the embedded learning models of the eye: this way, experienced operators have to work on the system each time it is moved from an operational context to another. It …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Epilepsy is a neurological disorder characterized by recurrent epileptic seizures, whose neurophysiological signature is altered electroencephalographic (EEG) activity. The use of artificial intelligence (AI) methods on EEG data can positively impact the management of the disease, significantly improving diagnostic and prognostic accuracy as well as treatment outcomes. Our work aims to systematically review the available literature on the use of unsupervised machine learning methods on EEG data in epilepsy, focusing on methodological and clinical differences in terms…
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод 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.
High-dimensional analytical data pose persistent challenges for supervised multivariate regression, requiring a balance between predictive accuracy, stable performance, and transparent latent representations. However, classical latent-variable regression methods may not fully capture the predictor-response relationship when response-related information is relatively weak compared to dominant background variation, thereby limiting the extraction of informative latent representations. In contrast, flexible machine-learning algorithms can model more complex relationships but often require greater
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
BACKGROUND: If metastasis can be predicted, appropriate management of lung cancer will be possible to improve prognosis. Therefore, the main objective of this study is to develop a prediction model with appropriate performance for predicting metastasis based on patient data.
METHODS: The study analyzed patient records from Kaggle, performing exploratory data analysis and preprocessing techniques such as missing values handling, encoding categorical variables, and outliers' removal. Next, Data normalization and feature engineering were applied. Imbalanced data was addressed using Synthetic Min
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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.
BACKGROUND AND AIMS: Despite widespread Infection Prevention and Control (IPC) measures, Healthcare-Associated Infections (HAIs) remain a major concern in Intensive Care Units (ICUs), leading to increased mortality, prolonged hospital stays, and additional healthcare costs. Prognostic prediction models support identification of patients at high infection risk, and Machine Learning and Artificial Intelligence (ML/AI) methods offer the potential to improve such predictions. However, no systematic review has specifically examined ML/AI-based prognostic models for HAI prediction in adult ICU popul
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
Motor unit diversity arises from differences in the contractile properties of muscle fibres and the intrinsic electrical properties of their motoneurons. In mice, however, this relationship has not been quantitatively defined, and conventional classification often relies on subjective thresholds. Here, we combine in vivo intracellular recordings with supervised and unsupervised machine-learning methods to test whether motoneuron electrophysiology can predict the physiological identity of mouse motor units. Unbiased clustering identified four groups corresponding to slow (S), fast fatigue-resis
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
INTRODUCTION: Communication ability-a key determinant of quality of life-is frequently affected and progressively declines in neurodegenerat … etecting and differentiating disease-specific communicative impairment patterns in ALS and PD using supervised machine learning, and (3) utility for within-disease phenotyping and stratification using unsupervised clustering analysis.
RESULTS: The markers effectively (1) detected subtle subclinical changes across multiple domains prior to substantial declines in functional …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
The integration of machine learning (ML) approaches with immune biomarker research may facilitate the identification of candidate markers for achieving personalized medicine approaches in severe mental illnesses (SMI). This systematic review synthesizes the available evidence on ML algorithms applied to immune biomarkers in major depressive (MDD), bipolar (BD) and schizophrenic spectrum disorders (SZ), examining their performance across different clinical uses including diagnostic, prediction, monitoring, prognostic categories, in accordance with the Food and Drug Administration - Biomarker, E
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
BACKGROUND: Cervical spondylotic myelopathy (CSM) is common in older adults. Some patients may experience incomplete neurological recovery after surgery, or even deterioration. Accurate prognosis is essential for patients, yet current tools use subjective scores and fail to detect early spinal cord microstructural changes.
METHODS: CSM patients undergoing preoperative cervical MRI and diffusion tensor imaging (DTI) scans between 2024 and 2025 at a single center were included in this retrospective study. Data were retrieved from medical records, and the determination of whether patients achiev
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
Infective endocarditis (IE) continues to be an often fatal condition despite improvements in cardiac surgical procedures and antibiotic therapy, and conventional scoring tools show poor generalizability. Machine learning (ML) addresses these limitations by capturing complex, nonlinear clinical relationships, outperforming conventional scores in predictive accuracy, though prior ML work in IE has focused on diagnosis. A PRISMA-compliant systematic review and meta-analysis of PubMed (Supplemental Digital Content, https://links.lww.com/CIR/A251) and Scopus (through April 2026) evaluated supervise
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
OBJECTIVE: To develop and evaluate a suturing simulator using Artificial intelligence (AI)-driven computer vision for objective, high-resolu … ning baseball sutures on 2 planes while procedural videos and post-completion images were recorded. Supervised machine learning-based video tracking (MediaPipe) and classical image processing were used to derive temporal metrics, hand path length, acceleration variability, movement irregularity, and suture uniformity. These metrics were then compared between attending surgeo …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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.
OBJECTIVE: To benchmark zero-shot generative pre-trained transformer (GPT)-based multimodal large language models (MLLMs) for pressure injury (PI) staging from photographs and quantify the effects of prompt strategy, structured outputs, and clinically meaningful label granularity.
APPROACH: We performed a retrospective observational benchmark using 1,091 public, de-identified PI photographs labeled Stage I-IV. In the standardized analysis, all 10 model/prompt conditions were evaluated using a standardized, resume-safe application programming interface pipeline with per-image logging. We evalu
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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.
Personal history of migration poses an important risk factor for schizophrenia spectrum disorders (SSD), which are also associated with a hi … rom non-European countries and treated in Zurich, Switzerland. To detect complex variable patterns, supervised machine learning models were applied to a training dataset. The best algorithm was then used to assess the predictive power of nine out of 174 possible predictor variables in a validation dataset. Two positive and negative syndrome scale (PANSS) items (uncooperative …
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод 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.
BACKGROUND: Machine learning applications in laboratory medicine rarely translate into clinical practice, largely due to the absence of clinical decision support (CDS) frameworks that address uncertainty and workflow integration. No existing system classifies monoclonal protein (M-protein) isotype directly from capillary electrophoresis signals or integrates classification within a deployment-ready CDS framework. We aimed to develop and externally validate such a framework.
METHODS: We developed a 3-level hierarchical cascade classifier for 9-class M-protein isotype classification from 6-chan
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
Kidney stone disease (KSD) is increasingly prevalent among patients with diabetes mellitus and hypertension. Obesity-related metabolic abnormalities may be associated with stone formation, yet their combined association with KSD has not been fully explored. Using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2007-2018, we conducted a cross-sectional study including adults with both diabetes and hypertension. Eight obesity-related composite indices were used as predictors, and self-reported KSD history was defined as the outcome. Nine supervised machine learning algori…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
BACKGROUND: Current necrotizing enterocolitis (NEC) diagnostic criteria fail to capture the full spectrum of intestinal injury. We aimed to … nforce the heterogeneity of intestinal injuries. They provide more nuanced clusters derived using unsupervised machine learning from a large database of patients and provide a framework for the development of more precise taxonomies in preterm infants that obviate the need for the misnomer currently termed NEC.
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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.
MedElevator
Войти в исследования