INTRODUCTION: Anemia is a common nutritional complication after bariatric surgery, but preoperative tools for individualized risk assessment … cohort. Forty-five preoperative variables were evaluated using logistic regression, random forest, support vector machine, and extreme gradient boosting. Model discrimination, calibration, and clinical utility were assessed and compared with blinded predictions from 10 clinicians with different levels of experience.
RESULTS: The derivation cohort included 511 patients …
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.
PURPOSE: Hippocampal sclerosis (HS) is the primary pathological finding in temporal lobe epilepsy (TLE) and a common cause of refractory sei … ity (0.93) than AI combined with radiomics (sensitivity: 0.88; specificity: 0.9). Among algorithms, support vector machine (SVM) had the highest performance (SEN: 0.92; SPE: 0.95), followed by convolutional neural networks (CNN) and logistic regression (LR).
CONCLUSION: AI models, particularly SVM, demonstrate high accuracy in detecting HS, with AI alone outperforming …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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/Objectives: Age-related macular degeneration (AMD) is the leading cause of visual impairment among the elderly. Optical coherence … st independent elementary features (BRIEF), were combined with machine learning classifiers such as support vector machine (SVM) and K-nearest neighbour (KNN). OCTA datasets from Manchester Royal Eye Hospital and Moorfields Eye Hospital, covering healthy, dry AMD, and wet AMD eyes, were used for evaluation. Results: The first algorithm achieved a mean area under the rec …
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 investigate the accuracy of machine learning (ML)-assisted prediction of the need for orthognathic surgery (OGS) in patients w … sets, respectively. After 37 cephalometric variables and two cleft-related variables were measured, support vector machine (SVM) and feature importance analysis (FIA) with Shapley additive explanation were used to determine the prediction accuracy and predictors at T0.
RESULTS: SVM demonstrated area under curve 0.84, accuracy 83.7%, sensitivity 83.3%, and specificity 8 …
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 AND OBJECTIVE: The increasing dimensionality of healthcare datasets presents major challenges for clinical data analysis and inte … he new reduced feature set maintained or improved the model classification metrics when tested with Support Vector Machine and Random Forest models.
CONCLUSION: The proposed ensemble FS method retains selected features essential for distinguishing clinical outcomes, leading to models that are both computationally efficient and clinically interpretable. Furthermore, the …
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.
To identify clinical features that predict the risk of meeting difficult-to-treat (D2T) rheumatoid arthritis (RA) definition in advance. Thi … ctive models were developed using machine learning techniques (lasso and ridge logistic regression, support vector machines, random forests, and XGBoost). Shapley additive explanation (SHAP) values were used to assess the contribution of individual variables to model predictions. Among 8,543 RA patients, 641 met the criteria for D2T RA, while 1,825 achieved remission. 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.
Accurate differentiation between non-cancerous, benign, and malignant lung cancer remains a diagnostic challenge due to overlapping clinical … TV), total lesion glycolysis (TLG). Five ML algorithms-Logistic Regression, Multi-Layer Perceptron, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting, and Random Forest-were evaluated using standardized performance metrics. Synthetic Minority Oversampling Technique was applied to balance class distributions. Feature importance analysis was conducted using the optimal mo …
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.
Arboviral diseases such as dengue pose major public health challenges in endemic regions, notably in Norte de Santander (Colombia), where they place substantial pressure on healthcare services. We analyzed 8,814 confirmed dengue cases reported to the Colombian National Public Health Surveillance System (SIVIGILA) from January 2015 to June 2019 to investigate temporal dynamics and determinants of hospitalization. We applied a dual methodology based on: (i) machine-learning classifiers-logistic regression, random forest, and support vector machines-to predict hospitalization risk from symptom pr…
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.
INTRODUCTION: Androgenic alopecia (AGA) staging is still based on macroscopic scales, yet the introduction of trichoscopy is gradually bringing an important change, even though it remains an eye-based method. However, recently developed artificial intelligence-assisted programs can execute automated count of trichoscopic patterns. Nevertheless, to interpret data elaborated by these programs can be complex. Machine learning algorithms might represent an innovative solution. Among them, support vector machine (SVM) models are among the best methods for classification.
OBJECTIVES: Our aim was to…
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.
Perceptual and statistical evidence has highlighted voice characteristics of individuals affected by genetic syndromes that differ from thos … ps. Machine learning provided a k-nearest-neighbor classifier with 86% accuracy for the PS group, a support vector machine (SVM) model with 77% accuracy for the FA group, and an SVM model with 84% accuracy for the MA group. These preliminary results suggest that the proposed method based on acoustical analysis and AI could be useful for an effective, non-invasive automa …
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.
Liver malignant tumors (LMTs) have recently been reported as severe and life-threatening adverse drug events associated with drug-induced li … nstructed five machine learning models (i.e., LightGBM, XGBoost, random forest, neural network, and support vector machine) and evaluated their predictive performances. LightGBM achieved the best performance among the tested models. The MIEs making the highest contribution to the model construction for drug-induced LMT were inducement of Enhanced Level of Genome Instabi …
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: Endoscopic submucosal dissection (ESD) has emerged as the treatment of choice for early gastrointestinal cancers due to its mini … obin level. Using these features, we constructed nine machine-learning models: K-nearest neighbors, support vector machine, extreme gradient boosting, approximate nearest neighbors, decision tree, light gradient boosting machine, random forest, extra trees, and gradient boosting machine. On the test set, the extra trees model performed best, with a sensitivity of 0.182, …
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 adoption of Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) in agriculture presents a revolutionary step toward efficient agricultura … ered that the ensemble, as well as the traditional machine learning methods, such as Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Decision Trees, produce highly accurate predictions of the crop yields with an accuracy of 99.9%. Meanwhile, Convolutional Neural Networks (CNN) and ResNet-based deep learning models detect diseases with an accuracy above 98% while Gated …
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: Despite the effectiveness of lifestyle multidisciplinary (LMD) weight loss interventions in pediatric obesity, outcomes remain v … l trials was used. Five ML models (Random Forest (RFC), XGBoost, LightGBM, Logistic Regression, and Support Vector Machine) were developed and evaluated to predict treatment response using both binary and multiclass classification RESULTS: Mean BMI z-score reduction at 9 months was -0.53 ± 0.34. For binary classification, RFC achieved the highest performance (accuracy = …
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: This study aims to develop and validate predictive models to assess mortality risk among patients undergoing intra-aortic balloo … ement therapy, and cardiac arrest. Six machine learning models were developed: K-nearest neighbour, support vector machine, random forest (RF), extreme gradient boosting, decision tree, and LASSO logistic regression. The RF model demonstrated superior performance, achieving an area under the ROC curve of 0.965 (95% confidence interval [CI] 0.950-0.980) in the training c …
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.
PURPOSE: The relationship between dietary nutrient intake and metabolically healthy obesity (MHO) remains poorly understood. This study aime … ng algorithms-random forest (RF), light gradient-boosting machine, k-nearest neighbor, Naive Bayes, support vector machine, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-were developed and benchmarked to compare performance. Model interpretability was examined using SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME).
RESULTS: A to …
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.
AIM: This study aimed to develop a machine learning (ML)-assisted model to predict the risk of upstaging (subsequent higher stage on repeat … ors independently associated with upstaging (AUC: 0.702). Machine learning models, particularly the support vector machine (SVM), demonstrated superior predictive performance (AUC: 0.796). Analysis using supervised learning algorithms confirmed tumor grade as the strongest associated factor, followed by initial T stage, the presence of lymphovascular invasion on initial …
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: Osteoporosis and bone loss (OP&BL) are major public health challenges, especially in high-altitude environments with chronic hyp … ive machine learning models, namely Logistic Regression (LR), Naïve Bayes (NB), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGB), were trained (60%, 337/560) and validated (40%, 223/560). RESULTS: Feature selection identified nine predictors: Age, Gender, BMI, oral microbial genera Abiotrophia, Frequency of spicy food consumption (H2 …
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: Reducing the length of hospital stay (LOS) is a core objective in the management of acute exacerbations of chronic obstructive pu … re developed and compared: logistic regression, random forest, gradient boosting machine, CatBoost, support vector machine, and neural network. Model discrimination was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), calibration plots, and decision curve analysis. Model interpretability was achieved through SHapley Additive exPlanations …
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: Brain metastases are common brain tumors in adults. Brain metastases from different primary tumors have special magnetic resonan … election operator. Significant features were used to develop models using logistic regression (LR), support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), multilayer perceptron (MLP), and light gradient boosting machine (LightGBM). The diagnostic performance of the models was assessed using the receiver operating characteristic (ROC) curve.
RESULTS: The LightGBM radi …
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.
MedElevator
Войти в исследования