Early identification of patients at risk of severe pneumonia during Omicron SARS-CoV-2 infection is critical for optimizing care and allocating resources. While clinical markers provide insights, imaging-derived radiomics features may enhance prognostic accuracy. We developed a multimodal predictive model combining Delta Radiomics features from serial chest CT scans with clinical data, including blood biochemical markers and lymphocyte subsets. The primary prediction target was severe/critical Omicron pneumonia during hospitalization. Mild and moderate cases were grouped as non-severe disease,
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.
Sudden cardiac death (SCD) causes 180,000-360,000 annual deaths in the United States, with mortality rates exceeding 90%. Despite advances i … ta pooling, and advanced machine learning techniques to develop more comprehensive and accurate SCD prediction algorithms.
СтатьяОбзорПоиск 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.
PURPOSE: In this study, we aimed to develop 2-year fracture prediction models using machine learning approaches based on routine blood test markers in patients newly diagnosed with osteoporosis. METHODS: We retrospectively analyzed data from 497 elderly patients (121 men and 376 women) newly diagnosed with osteoporosis without prior fractures at Jinjiang Municipal Hospital between 2011 and 2023. The dataset was randomly divided into training and validation cohorts. Various readily available medical characteristics at the initial diagnosis of osteoporosis were used to develop the prediction mod
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.
BackgroundPost-stroke cognitive impairment (PSCI) is a major vascular contributor to dementia, significantly impacting long-term recovery and quality of life. Developing accurate prediction models are essential for early identification and timely intervention in high-risk individuals.ObjectiveTo develop and validate a stacking-based multimodal machine learning model integrating clinical, demographic, and neuroimaging features for early PSCI prediction in acute ischemic stroke (AIS) patients.MethodsIn this retrospective cohort study, 1070 AIS patients admitted to Lianyungang First People's Hosp
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
AIM: To quantitatively evaluate the influence of four posterior chamber morphological features-wide iris-ciliary angle (ICA), concave iris (CI), anteriorly positioned ciliary body (APCB), and ciliary body cyst (CBC)-on vault after implantable Collamer lens (ICL) implantation.
METHODS: In this retrospective paired study, 925 eyes from 506 patients were analyzed. Participants were matched 1:1 based on ICL size, horizontal/vertical sulcus-to-sulcus (STS) diameters, and lens thickness. Posterior chamber morphology was assessed using ultrasound biomicroscopy (UBM). Actual vault measurements were c
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 validate a machine learning (ML) framework for the rapid prediction of non-susceptibility to eight antipseudomonal antibiotics directly from routine MALDI-TOF mass spectrometry (MS) spectral data, addressing the need for accelerated antimicrobial susceptibility testing for Pseudomonas aeruginosa.
METHODS: A total of 262 non-duplicate P. aeruginosa clinical isolates were collected from two geographically distinct Chinese hospitals, yielding 2792 spectra encoding 96 m/z features (2042-18 076 Da). Eight ML algorithms were systematically evaluated and ranked via DeLong t
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.
Thrombosis presents significant healthcare challenges due to its complex nature. Recent advancements in data-driven mathematical and computational models of blood clot formation offer promising insights. The integration of machine learning (ML) and computational methods in thrombosis research is still in its early stages, but it could leverage the strengths of both approaches. This systematic review followed the PRISMA methodology to assess studies that (i) utilized computational models, (ii) modeled blood clot formation or thrombin generation through the coagulation cascade, and (iii) incorpo
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Musculoskeletal injuries induced by high-intensity and repetitive physical activities represent one of the primary health concerns in the fields of public fitness and sports. Musculoskeletal injuries, often resulting from unscientific training practices, are particularly prevalent, with the tibia being especially vulnerable to fatigue-related damage. Current tibial load monitoring methods rely mainly on laboratory equipment and wearable devices, but datasets combining both sources are limited due to experimental complexities and signal synchronization challenges. Moreover, wearable-based algor
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.
The rapid advancement of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies has opened up novel avenues for predicting coal and gas outbursts in coal mines. This study proposes a novel prediction framework that integrates advanced AI methodologies through a multi-model fusion strategy based on ensemble learning and model Stacking. The proposed model leverages the diverse data interpretation capabilities and distinct training mechanisms of various algorithms, thereby capitalizing on the complementary strengths of each constituent learner. Specifically, a Stacking-based ensemble
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.
BACKGROUND: Biochemical recurrence (BCR) occurs in 20%-40% of men with prostate cancer (PCa) who undergo radical prostatectomy. Predicting which patients will experience BCR in advance helps in formulating more targeted prostatectomy procedures. However, current preoperative recurrence prediction mainly relies on the use of the Gleason grading system, which omits within-grade morphological patterns and subtle histopathological features, leaving a significant amount of prognostic potential unexplored.
METHODS: We collected and selected a total of 1585 prostate biopsy images with tumor regions
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.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) that utilizes deep learning (DL) has potential for systemic disease prediction using retinal imaging. The retina's unique features enable non-invasive visualization of the central nervous system and microvascular circulation, aiding early detection and personalized treatment plans for personalized care. This review explores the value of retinal assessment, AI-based retinal biomarkers, and the importance of longitudinal prediction models in personalized care.
MAIN TEXT: This narrative review extensively surveys the literature for relevant studies in Pub
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.
INTRODUCTION: Obstructive sleep apnoea (OSA) is a serious but underdiagnosed condition. Demand for the gold standard diagnostic polysomnogram (PSG) far exceeds its availability. More efficient diagnostic methods are needed, even in tertiary settings. Machine learning (ML) models have strengths in disease prediction and early diagnosis. We explored the use of ML with oximetry, demographic and anthropometric data to diagnose OSA.
METHODS: A total of 2,996 patients were included for modelling and divided into test and training sets. Seven commonly used supervised learning algorithms were trained
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.
Journal of oral pathology & medicine : official publication of the International Association of Oral Pathologists and the American Academy of Oral Pathology2023eng
BACKGROUND: Interpretable machine learning (ML) for early detection of cancer has the potential to improve risk assessment and early intervention.
METHODS: Data from 261 proteins related to inflammation and/or tumor processes in 123 blood samples collected from healthy persons, but of whom a sub-group later developed squamous cell carcinoma of the oral tongue (SCCOT), were analyzed. Samples from people who developed SCCOT within less than 5 years were classified as tumor-to-be and all other samples as tumor-free. The optimal ML algorithm for feature selection was identified and feature import
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: Although rates of postoperative morbidity and mortality have become relatively low in patients undergoing transnasal transsphenoidal surgery (TSS) for pituitary adenoma, cerebrospinal fluid (CSF) fistulas remain a major driver of postoperative morbidity. Persistent CSF fistulas harbor the potential for headache and meningitis. The aim of this study was to investigate whether neural network-based models can reliably identify patients at high risk for intraoperative CSF leakage.
METHODS: From a prospective registry, patients who underwent endoscopic TSS for pituitary adenoma were ide
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.
Rectal temperature is an important physiological indicator used to characterize the reproductive and health status of sows. Infrared thermography, a surface temperature measurement technology, was investigated in this study to explore its feasibility in non-invasive detection of rectal temperature in sows. A total of 124 records of rectal temperature and surface temperature in various body regions of 99 Landrace × Yorkshire crossbred sows were collected. These surface temperatures together with ambient temperature, ambient humidity, and wind speed in pig pens were correlated with the real rect
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.
Computational approach has shown remarkable progress in epitope mapping, paving the way to finding vaccine candidates against different viruses. In the current study, prediction algorithms and molecular docking were applied to select peptides containing multiple Ebola glycoprotein epitopes showing interaction with different HLA molecules. Six peptides containing overlapping multiple HLA I (CD8+) and II (CD4+) restricted T cell epitopes were generated via consensus approach applying six different prediction tools. Four (P1, P2, P5 and P6) out of six peptides were selected after screening for ab…
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: A variety of unsupervised learning algorithms have been used to phenotype older patients, enabling directed care and personalised treatment plans. However, the ability of the clusters to accurately discriminate for the risk of older patients, may vary depending on the methods employed.
AIMS: To compare seven clustering algorithms in their ability to develop patient phenotypes that accurately predict health outcomes.
METHODS: Data was collected for N = 737 older medical inpatients during their hospital stay for five different types of medical data (ICD-10 codes, ATC drug codes, la
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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: Numerous models have been developed to predict choledocholithiasis. Recent work has shown that these algorithms perform suboptimally. Identification of clinical predictors with high positive and negative predictive value would minimize adverse events associated with unnecessary diagnostic endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) while limiting the use of expensive tests including magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP) and endoscopic ultrasound (EUS) for indeterminate cases.
METHODS: Consecutive unique inpatients who received their first ERCP at Los Angeles
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: Traditional risk assessment tools often lack accuracy when predicting the short- and long-term mortality following a non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) or Unstable Angina (UA) in specific population.
OBJECTIVE: To employ machine learning (ML) and stacked ensemble learning (EL) methods in predicting short- and long-term mortality in Asian patients diagnosed with NSTEMI/UA and to identify the associated features, subsequently evaluating these findings against established risk scores.
METHODS: We analyzed data from the National Cardiovascular Disease Database fo
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Accessory pathway (AP) ablation is an established therapy for patients with Wolff-Parkinson-White (WPW) syndrome. An accurate 12-lead electrocardiogram (ECG)-based identification of the AP location is crucial for an optimized risk assessment and ablation.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a simplified 12-lead ECG algorithm for accurate localization of AP in WPW syndrome, to improve procedural risk assessment, ablation planning, and outcomes.
METHODS: In this multicenter study, 260 patients with a single manifest AP undergoing WPW ablation were enrolled. The SMAR
СтатьяМногоцентровое 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.
MedElevator
Войти в исследования