Prediction of sepsis using machine-learning approaches has recently gained traction. However, the lack of translation of these algorithms into clinical routine remains a major issue. Existing early sepsis detection methods are either based on the older definition of sepsis or do not accurately detect sepsis leading to the high frequency of false-positive alarms. This results in a well-known issue of clinicians' "alarm fatigue", leading to decreased responsiveness and identification, ultimately resulting in delayed clinical intervention. Hence, there is a fundamental, unmet need for a clinical
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.
This study was to develop a computer vision evaluation method to automatically measure the degree of scoliosis based on the machine learning algorithm. For the X-ray images of 204 patients with idiopathic scoliosis who underwent full-spine radiography, histogram equalization of original image was performed before a flipping method was used to magnify asymmetric elements, search for the global maximum pixel value in each line, and scan local maximal pixel value, with the intersection set of two point sets being regarded as candidate anchor points. All fine anchors were fitted with cubic spline
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.
OBJECTIVE: To use machine learning methods to develop prediction models of pregnancy complications in women who conceived with assisted reproductive techniques (ART).
DESIGN: A nation-wide register-based cohort study with prospectively collected data.
SETTING: Swedish national registers and nationwide quality IVF register.
PATIENT(S): all nulliparous women who achieved birth within the first 3 ART treatment cycles between 2008 and 2016 in Sweden.
INTERVENTION(S): Characteristics before the use of ART, such as demographics and medical history, were considered potential predictors in the dev
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.
Recent developments in artificial intelligence (AI) have seen a proliferation of algorithms that are now capable of predicting a range of systemic diseases from retinal images. Unlike traditional retinal disease detection AI models which are trained on well-recognised retinal biomarkers, systemic disease detection or "oculomics" models use a range of often poorly characterised retinal biomarkers to arrive at their predictions. As the retinal phenotype that oculomics models use may not be intuitive, clinicians have to rely on the developers' explanations of how these algorithms work in order to
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.
OBJECTIVES: Aiming to evaluate the predictive value of high-resolution computed tomography (HRCT) features for identifying acute/subacute progression in patients with polymyositis/dermatomyositis (PM/DM)-associated interstitial lung disease (ILD), and to develop a risk stratification algorithm based on clinico-radiologic parameters.
METHODS: This retrospective cohort study included 282 patients with PM/DM who underwent HRCT from January 2020 to December 2024. Baseline clinical data and HRCT imaging characteristics were systematically collected. Over time, 140 patients with PM/DM-ILD were foll
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.
This paper deals with the development of a control algorithm that can predict optimal insulin doses without patients' intervention in fully automated artificial pancreas system. An online-tuned model based compound controller comprising an online-tuned internal model control (IMC) algorithm and an enhanced IMC (eIMC) algorithm along with a meal detection module is proposed. Volterra models, used to develop IMC and eIMC algorithms, are developed online using recursive least squares (RLS) filter. The time domain kernels, computed online using RLS filter, are converted into frequency domain to ob
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.
OBJECTIVE: To determine the diagnostic capacity and interobserver agreement of a new diagnostic algorithm for Helicobacter pylori in histopathology compared with the current gold standard.
METHODOLOGY: A cross-sectional study analyzed 92 paraffin blocks from gastric biopsies obtained from the Taxa Oncology Laboratory in Lima, Peru. Each block underwent three new sections, and Warthin-Starry staining, immunohistochemistry, and alkaline blue stain were applied. The results obtained by two experts and those from the conventional hematoxylin and eosin method were then grouped into two diagnostic
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.
Tuberculous pleural effusion poses a significant threat to human health due to its potential for severe disease and mortality. Without timely treatment, it may lead to fatal consequences. Therefore, early identification and prompt treatment are crucial for preventing problems such as chronic lung disease, respiratory failure, and death. This study proposes an enhanced differential evolution algorithm based on colony predation and dispersed foraging strategies. A series of experiments conducted on the IEEE CEC 2017 competition dataset validated the global optimization capability of the method.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: The drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS) syndrome represents a severe form of drug hypersensitivity reaction characterized by significant morbidity, mortality, and long-term sequelae, coupled with limited therapeutic avenues. Accurate identification of the causative drug(s) is paramount for acute management, exploration of safe therapeutic alternatives, and prevention of future occurrences. However, the absence of a standardized diagnostic test and a specific causality algorithm tailored to DRESS poses a significant challenge in its clinical management. Met
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: An Ommaya reservoir can be used to treat posthemorrhagic hydrocephalus secondary to intraventricular hemorrhage of prematurity until an acceptable weight can be obtained to place a permanent shunt. Identifying newborns at higher risk of developing shunt conversion may improve the management of these patients. This study aimed to develop a predictive algorithm for conversion of an Ommaya reservoir to a permanent shunt using artificial intelligence techniques and classical statistics.
METHODS: A database of 43 preterm patients weighing ≤1500 g with posthemorrhagic hydrocephalus (Pap
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.
PURPOSE: To develop and validate algorithms to classify diabetes type in newly diagnosed pediatric patients with DM.
METHOD: Data from the United States Department of Defense health system were used to identify patients aged 10 to 18 years with incident DM. Two independent sets of 200 children were randomly sampled for algorithm development and validation. Algorithms were developed based on clinical insight, published literature, and quantitative approaches. The actual DM type was ascertained via chart review. Finally, the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negativ
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПоиск 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.
PURPOSE: The validity of the International Classification of Diseases, 9th revision, Clinical Modification (ICD-9) code for primary open angle glaucoma (POAG) in the Department of Veterans Affairs (VA) electronic medical record has not been examined. We determined the accuracy of the ICD-9 code for POAG and developed diagnostic algorithms for the detection of POAG.
METHODS: We conducted a retrospective study of abstracted data from the Michael E. DeBakey VA Medical Center's medical records of 334 unique patients with at least one visit to the Eye Clinic between 1999 and 2013. Algorithms were
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПоиск 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: Breast cancer patients receiving neoadjuvant treatment may benefit from a presurgical assessment of complete response to avoid unnecessary surgeries. We aimed to develop a machine learning model that predicts pathological complete response (pCR) based on results from different image modalities as well as tumor and patient characteristics.
METHODS: Clinical data from 388 cases of invasive breast cancer receiving neoadjuvant treatment were extracted in this retrospective, monocentric study. Findings from ultrasound, mammography and magnetic resonance imaging combined with patient an
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: Knee osteoarthritis (KOA) is a prevalent degenerative joint disease that causes pain, reduced mobility, and an increased risk of falls in older adults. Predicting fall risk in this population remains difficult because of the complex interplay of multiple risk factors.
METHODS: Data from 1097 patients with KOA in the CHARLS cohort were retrospectively analyzed using 28 demographic, health, and behavioral variables. Ten machine learning (ML) algorithms were evaluated, and the Gradient Boosting Machine (GBM) was selected as the final model based on overall balanced performance. Model
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
To develop and validate a comprehensive balance assessment scale specifically designed for elderly women and construct predictive models for gait stability outcomes using machine learning approaches. A total of 276 community-dwelling elderly women aged 60-80 years participated in this study. A multidimensional balance assessment scale was developed through expert consultation and psychometric evaluation. Three-dimensional gait analysis was conducted to collect biomechanical parameters. Multiple machine learning algorithms including random forest, support vector machine, and gradient boosting w
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.
OBJECTIVES: We planned to identifyied key predictors of the heterogeneity of treatment effects of transcranial direct current stimulation (tDCS) in individuals with knee osteoarthritis (KOA).
METHODS: This is a secondary analysis of a randomized clinical trial involving 60 participants who underwent 15 daily sessions of 2-mA tDCS over 3 weeks. We applied group-based trajectory modeling to classify participants into distinct subgroups based on longitudinal KOA pain and symptom patterns from baseline to 3 months postintervention to examine differential responses to tDCS. Four learning-based cla
СтатьяРандомизированное исследованиеПоиск 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.
AIM: To construct and validate a risk prediction model for intraoperatively acquired pressure injury (IAPI) in total knee arthroplasty (TKA), thereby improving the accuracy of early diagnosis and intervention.
METHODS: This retrospective study included 546 patients who underwent elective total knee arthroplasty at Chengdu 363 Hospital Affiliated to Southwest Medical University and Chengfei Hospital. According to predefined inclusion and exclusion criteria, 278 cases from Chengdu 363 Hospital Affiliated to Southwest Medical University between January 2022 and December 2023 were used as the tra
СтатьяВалидационное 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.
Machine learning (ML) is increasingly being used in food science due to its ability to extract insights from large datasets. However, the advantages of ML over traditional mechanistic knowledge-based models remain unclear, especially under the limited data conditions often encountered in food bioprocesses. This study aims to address this gap by critically evaluating supervised ML techniques-specifically decision trees, support vector machines, and neural networks-in comparison to a knowledge-based model (KB), using wine fermentation as a practical, experimental example. We evaluated these appr
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: Recurrent falls associated with Parkinson's disease (PD) contribute to diminished quality of life and treatment expense. Current fall prediction models do not adequately predict the transition from non-faller to recurrent faller in people with Parkinson's disease (PwPD). The aim of this project was to develop a machine learning model to identify fall risk to characterize the transition to a recurrent faller.
METHODS: Baseline clinical motor, biomechanical, cognitive, and quality of life data from 246 PwPD in a clinical trial were combined with subsequent falls reported in diaries
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: This study aims to develop an interpretable machine learning model for predicting the risk of FS in children with enterovirus (EV) infections and to implement it for clinical application.
METHODS: This retrospective study included 446 hospitalized children with EV infection (144 FS, 302 non‑FS). LASSO regression and BORUTA algorithm selected 15 key predictors from 53 clinical variables. Six models (logistic regression, KNN, Naive Bayes, MLP, random forest, XGBoost) were constructed and evaluated using AUC, sensitivity, specificity, F1 score, and decision curve analysis. SHAP values
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.
MedElevator
Войти в исследования