STATEMENT OF PROBLEM: Despite the increasing number of publications on applying artificial intelligence (AI) in the dental field, clarity regarding the performance of different approaches for nasoalveolar molding (NAM) planning and designing is lacking. Additionally, the overall robustness of the evidence in this field remains uncertain.
PURPOSE: The purpose of this systematic review was to evaluate the role of AI in automating the prediction of anatomic landmarks and the design of NAM appliances.
MATERIAL AND METHODS: A comprehensive literature search was conducted in major databases up to
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.
Forest fires in Thailand are a recurring and formidable challenge, inflicting widespread damage and ranking among the nation's most devastating natural disasters. Most detection methods are labor-intensive, lack speed for early detection, or result in high infrastructure costs. An essential approach to mitigating this issue involves establishing an efficient forest fire warning system based on amalgamating diverse available data sources and optimized algorithms. This research endeavors to develop a binary machine-learning classifier based on Thailand's forest fire occurrences from January 2019
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: Tildrakizumab, the IL-23 inhibitor, is used to treat plaque psoriasis and psoriatic arthritis. Many studies have reported adverse drug reactions (ADRs) associated with Tildrakizumab. Objective: The aim of this study was to describe ADRs associated with Tildrakizumab monotherapy by mining data from the U.S. Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS). Methods: The signals of Tildrakizumab-associated ADRs were quantified using disproportionality analyses such as the reporting odds ratio (ROR), the proportional reporting ratio (PRR), the Bayesian confidence pro
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: N6-methyladenosine (m6A) RNA methylation and tumor immune microenvironment (IME) have an essential role in tumor development. However, their relationships in pituitary adenomas (PAs) remains unclear.
METHODS: PA datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO) and European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) were used. We utilized hierarchical clustering algorithms based on the m6A regulator gene set to identify m6A subtypes. ESTIMATE and CIBERSORT algorithms were applied to explore the compositions of stromal and immune cells. A nomogram model was constructed for the prediction of
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.
Bear bile powder (BBP) is a valuable animal-derived product with a huge adulteration problem on market. It is a crucially important task to identify BBP and its counterfeit. Electronic sensory technologies are the inheritance and development of traditional empirical identification. Considering that each drug has its own specific odor and taste characteristics, electronic tongue (E-tongue), electronic nose (E-nose) and GC-MS were used to evaluate the aroma and taste of BBP and its common counterfeit. Two active components of BBP, namely tauroursodeoxycholic acid (TUDCA) and taurochenodeoxycholi
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: Blood component transfusions are a common and often necessary medical practice during the epidemics of dengue. Transfusions are required for patients when they developed severe dengue fever or thrombocytopenia of 10×109/L or less. This study therefore investigated the risk factors, performance and effectiveness of eight different machine-learning algorithms to predict blood component transfusion requirements in confirmed dengue cases admitted to hospital. The objective was to study the risk factors that can help to predict blood component transfusion needs.
METHODS: Eight predicti
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.
Physical fatigue is a serious threat to the health and safety of firefighters. Its effects include decreased cognitive abilities and a heightened risk of accidents. Subjective scales and, recently, on-body sensors have been used to monitor physical fatigue among firefighters and safety-sensitive professionals. Considering the capabilities (e.g., noninvasiveness and continuous monitoring) and limitations (e.g., assessed fatiguing tasks and models validation procedures) of current approaches, this study aimed to develop a physical fatigue prediction model combining cardiorespiratory and thermore
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: To quantify acute injuries sustained during weightlifting that result in training restrictions and identify potential risk factors or preventative factors in Master athletes and to evaluate potentially complex interactions of age, sex, health-related and training-related predictors of injuries with machine learning (ML) algorithms.
METHODS: A total of 976 Masters weightlifters from Australia, Canada, Europe and the USA, ages 35-88 (51.1% women), completed an online survey that included questions on weightlifting injuries, chronic diseases, sport history and training practices. Ens
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.
UNLABELLED: Human immunodeficiency virus (HIV) pre-exposure prophylaxis (PrEP) protects high risk patients from becoming infected with HIV. Clinicians need help to identify candidates for PrEP based on information routinely collected in electronic health records (EHRs). The greatest statistical challenge in developing a risk prediction model is that acquisition is extremely rare.
METHODS: Data consisted of 180 covariates (demographic, diagnoses, treatments, prescriptions) extracted from records on 399 385 patient (150 cases) seen at Atrius Health (2007-2015), a clinical network in Massachuset
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
PURPOSE: Compared to the pencil-beam algorithm, the Monte-Carlo (MC) algorithm is more accurate for dose calculation but time-consuming in proton therapy. To solve this problem, this study uses deep learning to provide fast 3D dose prediction for prostate cancer patients treated with intensity-modulated proton therapy (IMPT).
METHODS: A novel recurrent U-net (RU-net) architecture was trained to predict the 3D dose distribution. Doses, CT images, and beam spot information from IMPT plans were used to train the RU-net with a five-fold cross-validation. However, predicting the complicated dose p
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: The beryllium lymphocyte proliferation test (BeLPT) is used to identify persons with beryllium sensitization. The variability of laboratory results and lack of a "gold standard" have led to questions about the test's performance. Fortunately, a recently published study has credibly estimated standard epidemiologic parameters for the BeLPT.
METHODS: Information from this recent study was used to assess the performance of two common algorithms for BeLPT testing. Standard epidemiologic parameters were determined for two common algorithms and then compared.
RESULTS: One of the two al
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: We explored the relationships of office assessment of lower urinary tract symptoms, transrectal ultrasound measurement and the bladder outlet obstruction index, as derived from pressure flow studies. We also developed and validated a multivariate analysis for predicting the bladder outlet obstruction index.
MATERIALS AND METHODS: We evaluated 384 men with lower urinary tract symptoms using the International Prostate Symptom Score, maximum urine flow, post-void residual urine, transrectal ultrasound and urodynamic studies. Data were analyzed by multiple linear regression with continuo
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: There is no specific International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM) code for chronic idiopathic urticaria or spontaneous urticaria (CIU/CSU), a skin condition characterized by hives and angioedema lasting at least 6 weeks with no known cause.
OBJECTIVE: To validate an ICD-9-CM-based algorithm for identification of patients with CIU/CSU and thus facilitate claims-based research.
METHODS: Patient records were reviewed at 4 US practices. Patients included in the study were from a random sample of those identified by their physician as havi
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
Cardiovascular disease is one of the global health issues, exacerbated by lifestyle changes, environmental influences, and plastic pollution. Algorithms are used in the healthcare industry to optimize patient care and prevent complications. Connections with machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) enhance timely detection, more accurate projections, reduced risk, and better patient outcomes. This technological progress makes medical processes easier, faster, and better, and optimizes the use of resources with as little high-level human involvement as possible during interventions
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.
Breast Arterial Calcification (BAC) is a common incidental finding on mammograms, traditionally regarded as a benign degenerative change. However, a growing body of evidence indicates that BAC is associated with coronary artery disease (CAD), particularly in women with hypertension. Hypertension may contribute to BAC through persistent hemodynamic stress and vascular endothelial dysfunction, which promote the osteoblast-like transformation of medial vascular smooth muscle cells and calcium deposition in the extracellular matrix. The resulting increase in arterial stiffness is consistent with M
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.
A combined "immunochromatographic surface-enhanced Raman scattering (SERS) sensor-deep learning" detection strategy is proposed. Specifically, we first prepared an immunochromatographic SERS sensor with excellent surface enhancement capability for the specific recognition of neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) molecules in serum, significantly enhancing the detection sensitivity of the target molecule. Subsequently, we integrated deep learning algorithms to perform preprocessing, feature extraction, and pattern recognition analysis on complex SERS spectral signals, overcoming the
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.
The interactions among the host's circular RNAs (circRNAs), microRNAs (miRNAs), and target genes are crucial for antibacterial resistance and intracellular pathogen clearance. However, this process remains poorly understood during Mycobacterium tuberculosis (M.tb) infection. Our previous study identified hsa_circ_000477, a novel circRNA formed by the NRIP1 gene on human chromosome 21, which was upregulated in M.tb-infected THP-1 macrophages. The present study systematically investigated the effect of hsa_circ_0004771 on M.tb infection and the underlying molecular mechanism. First, hsa_circ_000
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.
With the advancements of next-generation sequencing, publicly available pharmacogenomic datasets from cancer cell lines provide a handle for developing predictive models of drug responses and identifying associated biomarkers. However, many currently available predictive models are often just used as black boxes, lacking meaningful biological interpretations. In this study, we made use of open-source drug response data from cancer cell lines, in conjunction with KEGG pathway information, to develop sparse neural networks, K-net, enabling the prediction of drug response in EGFR signaling pathwa
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.
Artificial intelligence (AI) is assuming an increasingly prominent role in the diagnosis and management of acute myocardial infarction. Its main objective is to enable earlier and more accurate diagnosis, enhance the interpretation of the ECG, accelerate reperfusion times, and ultimately improve patient outcomes. The ECG represents an ideal substrate for the application of deep learning, owing to the vast availability of digital tracings, the association with confirmed diagnoses, and the inclusion of numerous clinical variables. Several systems even allow the automated analysis of photographs
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
Kawasaki disease (KD) is a syndrome of acute systemic vasculitis commonly observed in children. Due to its unclear pathogenesis and the lack of specific diagnostic markers, it is prone to being confused with other diseases that exhibit similar symptoms, making early and accurate diagnosis challenging. This study aimed to develop an interpretable machine learning (ML) diagnostic model for KD. We collected demographic and laboratory data from 3650 patients (2299 with KD, 1351 with similar symptoms but different diseases) and employed 10 ML algorithms to construct the diagnostic model. Diagnostic
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