Глубокое обучение описывает класс алгоритмов машинного обучения, которые способны объединять исходные ресурсы в слои промежуточных характеристик. Эти алгоритмы недавно продемонстрировали впечатляющие результаты в различных областях. Биология и медицина являются богатыми данными дисциплинами, однако данные являются сложными и зачастую недопонятными. Поэтому методы глубокого обучения могут быть особенно подходящими для решения проблем в этих областях. Мы изучаем возможности углубленного изучения различных биомедицинских проблем - стационарная классификация, фундаментальные биологические процессы
Полный текст найденМашинный 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.
Цифровая двойная технология стала многообещающим подходом к развитию точной медицины в сложных болезнях, особенно в неврологии. Цель этого аналитического обзора заключалась в том, чтобы систематически картировать текущую литературу о цифрового двойного применения в неврологических условиях с уделением особого внимания характеристикам исследований, подходам к моделированию, источникам данных и клиническому применению. Всесторонний поиск six базы данных с момента создания по февраль 2026 выявленные 36 - исследования, отвечающие критериям включения. Полученные результаты свидетельствуют о быстром
Полный текст найденМашинный 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.
Cardiovascular disease remains a major global health burden. Owing to its complex pathogenesis and marked clinical heterogeneity, conventional one-size-fits-all strategies often yield limited benefit for a substantial proportion of patients. Precision medicine advocates individualized management based on patients' clinical and molecular characteristics to improve outcomes. In this context, multi-omics and machine learning provide critical technical support for precision medicine: multi-omics can capture the full spectrum of cardiovascular disease from molecular alterations to phenotypic manife
Полный текст 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.
Primary and secondary immunodeficiencies comprise a wide array of illnesses marked by immune system abnormalities, resulting in heightened vulnerability to infections, autoimmunity, and cancers. Notwithstanding progress in diagnostic instruments and an enhanced comprehension of the underlying pathophysiology, delayed diagnosis and underreporting persist as considerable obstacles. The implementation of artificial intelligence into clinical practice has surfaced as a viable method to enhance early detection, risk assessment, and management of immunodeficiencies. Recent advancements illustrate ho
Полный текст 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.
BackgroundEssential tremor (ET) is the most common movement disorder, affecting ~6% of adults over 65 [1]. Differentiating ET from other tremors remains clinically challenging due to overlapping features and variable presentation. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), has emerged a potential tool to support neurologists by enhancing pattern recognition and complementing traditional assessments in complex cases. This is the first scoping review examining ML's potential role in distinguishing essential tremor from other tremor types.MethodsA systematic, scoping search
Полный текст 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.
Cardiac amyloidosis is an uncommon restrictive cardiomyopathy featuring an unregulated amyloid protein deposition that impairs organic function. Early cardiac amyloidosis diagnosis is generally delayed by indistinguishable clinical findings of more frequent hypertrophic diseases. Furthermore, amyloidosis is divided into various groups, according to a generally accepted taxonomy, based on the proteins that make up the amyloid deposits; a careful differentiation between the various forms of amyloidosis is necessary to undertake an adequate therapeutic treatment. Thus, cardiac amyloidosis is thou
Полный текст 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 prediction of mortality after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (alloHCT) is essential for individualized treatment decisions, yet existing clinical risk scores capture only a limited number of variables and show modest predictive performance. In our single-center retrospective analysis, we included data from 909 adult patients with hematologic malignancies undergoing alloHCT. We used 31 features to build machine-learning models to predict death within the first year after alloHCT. These features included established clinical risk factors together with pre-transplant
Полный текст 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.
Происхождение и аналоговые расстройства (например, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона) приводят к нейронной потере; нейрокогнитивные расстройства (например, бред, слабоумие) свидетельствуют о когнитивном упадке. Раннее обнаружение имеет решающее значение для эффективного управления. Машинное обучение помогает в более точном выявлении заболеваний, потенциально преобразуя медицинское обслуживание. В рамках этого всеобъемлющего систематического обзора обсуждается вопрос о том, каким образом машинное обучение (ML) может способствовать раннему выявлению этих расстройств, превосходя при этом тр
Полный текст найденМашинный 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.
СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Растущая доступность медицинских данных дает возможность более активно бороться с такими хроническими заболеваниями, как множественный склероз (МС). Мы поставили перед собой цель разработать подход к машинному обучению (ML) для выявления пациентов с повышенным уровнем риска и прогнозирования их расходов на медицинское обслуживание. МЕТОДЫ: Мы провели ретроспективный анализ деидентифицированных коммерческих страховых требований 267,000 (неполные лица)631 с MS), с января 2016 по июнь 2018. Ежемесячные данные о претензиях были агрегированы, и 72 ML регрессия и 63 :: были по
СтатьяПолный текст найденМашинный 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.
Нейромиелитное расстройство спектра (NMOSD) — воспроизводящееся воспалительное демиелионирующее заболевание центральной нервной системы, которое может привести к значительной кумулятивной неврологической неполноценности. Магнитный резонансный снимок (MRI) играет центральную роль в обнаружении повреждений, дифференциальной диагностике и продольной оценке. Однако обычные МРТ могут не в полной мере улавливать утончённые повреждения тканей и в клинически двусмысленных случаях могут иметь место значительные переплетения со связанными с ними подстрекательскими демиелионирующими расстройствами. Надеж
СтатьяОбзорПолный текст найденМашинный 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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly advancing precision immunotherapy by integrating high-dimensional biomedical data to support diagnosis, treatment selection, and longitudinal monitoring in both cancer and autoimmune diseases. This review summarizes AI applications in biomarker discovery, prediction of immune checkpoint inhibitor (ICI) response and toxicity, neoantigen prioritization, CAR-T cell optimization, and therapeutic antibody engineering. In oncology, multimodal models combining multi-omics, medical imaging, and clinical variables improve patient stratification and non-invas
Полный текст 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.
Artificial Intelligence and machine learning are increasingly used to interrogate complex biological data. This systematic review evaluates their application to multi-omics for the molecular characterization of hematological malignancies, an area with unmet clinical need. We searched PubMed, Embase, Institute of Electrical and Electronics Engineers Xplore, and Web of Science from January 2015 to December 2024. Two reviewers screened records, extracted data, and used a modified appraisal emphasizing explainability, performance, reproducibility, and ethics. From 2847 records, 89 studies met incl
Полный текст 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.
Серийная когнитивная оценка при множественном склерозе может помочь выявить пациентов, подверженных более высокому риску развития инвалидности, однако высокая масштабность данных о времени реакции затрудняет анализ. Мы разработали метод преобразования данных о времени продольной реакции в изображения и применили модели глубокого выживания для прогнозирования развития инвалидности в релапсирующих MS (RRMS). В этом когортном исследовании клинические данные были получены из регистра MSBase и когнитивных данных из компьютеризированной когнитивной батареи MSRector в период с февраля 2016 года по се
СтатьяПолный текст найденМашинный 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.
We present a general framework for developing a machine learning (ML) tool that supports clinician assessment of patient risk using electronic health record-derived real-world data and apply the framework to a quality improvement use case in an oncology setting to identify patients at risk for a near-term (60 day) emergency department (ED) visit who could potentially be eligible for a home-based acute care program. Framework steps include defining clinical quality improvement goals, model development and validation, bias assessment, retrospective and prospective validation, and deployment in c
Полный текст 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.
ЦЕЛИ: Определение ключевых тенденций и влиятельных авторов и учреждений, составление тематических карт и определение последних изменений и пробелов в исследованиях по проблемам инвалидности в Саудовской Аравии. МЕТОДЫ: Исследование было начато в июне 2024 года, и данные были проанализированы в июле 2024 года в Аль-Ахсе, Саудовская Аравия. В ходе анализа использовались библиометрические методы, такие, как библиометрическое сцепление и тематическое картирование с использованием VOSviewer и RStudio с пакетом Bibliometrix. Результаты: Библиометрический анализ выявил в общей сложности 3080 публикац
СтатьяПолный текст найденМашинный 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.
Повышение точности и своевременности диагностики остеопороза может помочь предотвратить хрупкие переломы, заболеваемость и смертность для пожилых людей. Остеопороз часто является безмолвным состоянием здоровья, особенно в том, что касается переломов позвоночника, и ВОЗ обратилась с призывом к оказанию первичной медико-санитарной помощи, с тем чтобы она вела работу по выявлению, оценке и лечению таких заболеваний, как остеопороз. Мы использовали метод машинного обучения, Stocastic Gradient Bousting (SGB), чтобы определить, какие диагнозы в системе первичной медико-санитарной помощи предсказываю
Полный текст найденМашинный 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.
С учетом наличия новых методов лечения продолжительность терапии (DOT) сокращается с каждым увеличением линии лечения японских пациентов с множественной миеломой (MM). Цель этого исследования заключалась в выявлении факторов, которые сокращают DT у пациентов с MM с использованием процедуры машинного обучения (ML) из базы данных Medical Data Vision (MDV). 2003 в адрес 2022. Пациенты≥18 y) с недавно поставленным диагнозом MM, имеющим право на трансплантацию (продолжение первой линии терапии), или с рецидивом или рефракторным MM (продолжение второй или третьей строки терапии). Для выявления важны
Полный текст найденМашинный 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.
Multiple Myeloma (MM) is the second most common type of hematological disease and, although it is rare among patients under 40 years of age, its incidence rises in elderly subjects. MM manifestations are usually identified through hyperCalcemia, Renal failure, Anaemia, and lytic Bone lesions (CRAB). In particular, the extent of the bone disease is negatively related to a decreased quality of life in patients and, in general, bone disease in MM increases both morbidity and mortality. The detection of lytic bone lesions on imaging, especially computerized tomography (CT) and Magnetic Resonance I
Полный текст 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.
(1) Background: Cardiac amyloidosis or "stiff heart syndrome" is a rare condition that occurs when amyloid deposits occupy the heart muscle. Many patients suffer from it and fail to receive a timely diagnosis mainly because the disease is a rare form of restrictive cardiomyopathy that is difficult to diagnose, often associated with a poor prognosis. This research analyses the characteristics of this pathology and proposes a statistical learning algorithm that helps to detect the disease. (2) Methods: The hospitalization clinical (medical and nursing ones) records used for this study are the ba
Полный текст 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.
Цифровые биомаркеры для мониторинга усталости в неврологических расстройствах представляют собой новаторский подход к преодолению разрыва между механистическим пониманием и клиническим применением. В настоящем перспективном документе рассматривается вопрос о том, каким образом меры, разработанные с помощью смартфонов и проанализированные с помощью искусственных методов интеллекта, могут трансформировать оценку усталости из субъективной, эпизодической отчетности в непрерывный, объективный мониторинг. Предлагаемые рамки для цифровой фенотификации на основе смартфонов содержат пассивные данные (о
СтатьяПолный текст найденМашинный 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.
MedElevator
Войти в исследования