Existing dementia prediction models using non-neuroimaging clinical measures have been limited in their ability to identify disease. This study used machine learning to re-examine the diagnostic potential of clinical measures for dementia. Data was sourced from the Australian Imaging, Biomarkers, and Lifestyle Flagship Study of Ageing (AIBL) and the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Clinical variables included 21 measures across medical history, hematological and other blood tests, and APOE genotype. Tree-based machine learning algorithms and artificial neural networks were u
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.
Artificial intelligence and machine learning are rapidly transforming medicine, healthcare, and surgery. Machine learning is a valuable tool for surgeons and researchers in pediatric cardiovascular and thoracic surgery, with innovative applications constantly evolving and expanding. Utilizing machine learning in addition to traditional statistical methods can gain insights into the data and develop more powerful prediction models for improving surgical management and patient outcomes. We provide an accessible introduction to machine learning for surgeons to become familiar with its key essenti
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.
Artificial intelligence (AI) has truly revolutionized many fields, including healthcare. In radiation oncology, AI has emerged as a powerful tool for improving the speed, accuracy and overall quality of radiotherapy treatments. The radiotherapy workflow involves complex processes that require coordination between healthcare professionals with diverse skills. AI and deep learning methods offer unprecedented potential to transform this workflow by leveraging imaging modalities, digital data processing and advanced software algorithms. Despite the revolutionary potential, challenges remain in sea
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.
Attention has been paid to the early diagnosis of Alzheimer's disease, due to the maximum benefit acquired from the early-stage intervention and treatment. However, the sensing techniques primarily depended upon for neuroimaging and immunological assays for the detection of AD biomarkers are expensive, time-consuming and instrument dependent. Here, we developed a multichannel fluorescent tongue consisting of four fluorescent dyes and GO through electrostatic and π-π interaction. The array distinguished multiple aggregation states of 1 µM Aβ40/Aβ42 with 100% prediction accuracy via 10-channel s
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.
INTRODUCTION: Pseudohypoparathyroidism type 1A (PHP1A) and pseudopseudohypoparathyroidism (PPHP) (Inactivating PTH/PTHrP Signaling Disorders type 2, IPPSD2) are two rare autosomal disorders caused by loss-of-function mutations on either maternal or paternal allele, respectively, in the imprinted GNAS gene, which encodes the α subunit of the ubiquitously-expressed stimulatory G protein (Gαs).
CASE PRESENTATION: We investigated a synonymous GNAS variant NM_001077488.2: c.108C>A / p.(Val36=) identified in a family presenting with IPPSD2 phenotype. In silico splicing prediction algorithms were in…
Клинический случайСтатьяПолный 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: Sepsis is a life-threatening condition characterized by widespread inflammatory response syndrome in the body resulting from infection. Previous studies have demonstrated that some inflammatory factors or nutritional elements contributed to deaths in patients diagnosed with sepsis. Nevertheless, the correlation between the (neutrophil + monocyte)/albumin (NMa) ratio and all-cause mortality of patients diagnosed with sepsis remains unclear. This study aims to investigate the association between the NMa ratio and all-cause mortality in sepsis patients and to develop a predictive 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.
BACKGROUND: Guidelines recommend cardiovascular risk reduction and supervised exercise therapy as the first line of treatment in intermittent claudication, but implementation challenges and poor patient compliance lead to significant variation in management and therefore outcomes. The development of a precise risk stratification tool is proposed through a machine-learning algorithm that aims to provide personalized outcome predictions for different management strategies.
METHODS: Feature selection was performed using the least absolute shrinkage and selection operator method. The model was de
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.
We developed 4 algorithms for syphilis among HIV-positive men who have sex with men who engaged in primary care in 2016 to 2017. Clinician-based diagnosis from chart reviews was the gold standard. Sensitivities ranged from 74.2% to 93.9%. Specificities were greater than 99% with positive and negative predictive values of greater than 95%. Algorithms that incorporated treatment data performed best.
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 test the diagnostic validity of clinical algorithms for the detection of Chlamydia trachomatis in an urban population of married women in Turkey.
DESIGN: Cross-sectional population-based survey.
SUBJECTS: A systematic sample of 867 women who reported the use of contraceptive methods.
MAIN OUTCOME MEASURES: Sensitivity, specificity and positive predictive value of clinical algorithms for the diagnosis of C trachomatis.
RESULTS: C trachomatis was diagnosed in 4.89% of the women. The WHO algorithm for use in settings where no vaginal examination could be performed had a sensitiv
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.
Recent studies have hinted at a link between periodontitis (PD) and influenza A (IA). Therefore, this study aims to identify key genes common to both diseases by studying Porphyromonas gingivalis (P.gingivalis) and the H1N1 virus, the main pathogen of PD and IA, evaluating the promise of these genes as biomarkers, and providing future therapeutic strategies for both diseases. Our research employs a wide range of methods, including bioinformatics analysis, drug prediction and molecular docking. Ultimately, machine learning algorithms identified TNFAIP3 as a common key gene for PD and IA, and fu
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.
Assessing venous thromboembolism (VTE) risk after immunotherapy remains important for lung cancer management. We analyzed 2,300 patients receiving first-line immunotherapy from two centers, randomly assigned to training (70%), validation (15%), and internal test (15%) sets, and included 491 patients from an independent external center for external validation. Five feature-selection methods and five machine-learning algorithms were compared to develop a 6-month VTE prediction model. The Lasso-logistic model showed the best performance, with areas under the curve of 0.692 and 0.728 in the intern
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.
Severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS) is a high-fatality viral disease where early mortality risk prediction is vital for clinical management. This retrospective multicenter cohort study enrolled 1,690 hospitalized SFTS patients from five Chinese hospitals (2014-2023) to develop, validate, and deploy an interpretable machine learning (ML) model for early mortality risk assessment. Using LASSO regression for feature selection then comparing eight ML algorithms, the XGBoost model achieved an AUC of 0.916 in the training cohort and 0.905 in the temporal validation cohort. SHapley Add
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.
Workplace violence and sleep disorders are common among emergency department (ED) nurses, yet heterogeneity in violence exposure and its relationship with sleep disorders remains poorly understood. This nationwide cross-sectional study included 1540 Chinese ED nurses. Latent profile analysis identified violence exposure patterns, while LASSO, 7 machine learning algorithms, and SHAP were used for sleep disorder prediction and model interpretation. Three violence profiles were identified: low-level (87.0%), moderate multi-form (10.3%), and high multi-form exposure (2.7%). Sleep disorders affecte
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.
This review summarizes applications of machine learning (ML) in acute myeloid leukemia (AML) and myelodysplastic syndrome (MDS), spanning diagnosis, prognostication, treatment prediction, and research tools. In diagnostics, deep learning applied to bone marrow smears, peripheral blood films, and flow cytometry has shown high sensitivity and specificity, outperforming conventional methods. ML-driven unsupervised clustering and consensus classification have refined disease taxonomies, identifying genomic subtypes with prognostic value. Prognostic models and neural networks enable dynamic, person
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.
Artificial Intelligence (AI) in the healthcare sector is expanding quickly. It is significantly assisting us in assimilating the growing volume of data and applying it to enhance patient care while maintaining the present state of cost-effectiveness. AI has often been used in developing screening and diagnostic tools in endocrinology, with some limited uses in disease management. AI has assisted in the accurate diagnosis of thyroid nodules, detection of adrenal malignancies, prediction of diabetes microvascular complications, calculation of correct bone age, and estimation of the risks of oste
СтатьяОбзорПолный 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.
High myopia (HM) is a vision-threatening ocular disorder characterized by excessive axial elongation. While previous studies have primarily focused on structural and functional impairments in the posterior segment-including the optic nerve, posterior sclera, and macular region-recent evidence indicates that adaptive remodeling also occurs in anterior segment structures, such as the cornea, anterior sclera, and lens. In this review, we examine the molecular mechanisms underlying anterior segment remodeling in high myopia, investigate the associated biomechanical alterations using ex vivo and in
СтатьяОбзорПолный 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.
Any bearing faults are a leading cause of motor damage and bring economic losses. Fast and accurate identification of bearing faults is valuable for preventing damaging the whole equipment and continuously running industrial processes without interruption. Vibration signals from a running motor can be utilized to diagnose a bearing health condition. This study proposes a detection method for bearing faults based on two types of neural networks from motor vibration data. The proposed method uses an autoencoder neural network for constructing a new motor vibration feature and a feed-forward neur
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.
Japanese encephalitis virus (JEV) exposure or vaccination could elicit cross-reactive CD8 T cell immunity against heterologous flaviviruses in humans. In addition, cross-reactive CD8 T cells induced by dengue virus (DENV) have been shown to play a protective role against Zika virus (ZIKV). However, how JEV exposure or vaccination affects ZIKV infection in humans remains unclear. In this report, epitope prediction algorithms were used to predict the cross-reactive CD8 T cell epitope restricted to human HLA between JEV and ZIKV. We found that these predicted CD8 T cell epitopes are immunogenic a…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Genetic and neuroimaging research has identified neurobiological correlates of obesity. However, evidence for an integrated model of genetic risk and brain structural alterations in the pathophysiology of obesity is still absent. Here we investigated the relationship between polygenic risk for obesity, gray matter structure and body mass index (BMI) by the use of univariate and multivariate analyses in two large, independent cohorts (n=330 and n=347). Higher BMI and higher polygenic risk for obesity were significantly associated with medial prefrontal gray matter decrease, and prefrontal gray
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.
Acoustic analysis of infant cry signals has been proven to be an excellent tool in the area of automatic detection of pathological status of an infant. This paper investigates the application of parameter weighting for linear prediction cepstral coefficients (LPCCs) to provide the robust representation of infant cry signals. Three classes of infant cry signals were considered such as normal cry signals, cry signals from deaf babies and babies with asphyxia. A Probabilistic Neural Network (PNN) is suggested to classify the infant cry signals into normal and pathological cries. PNN is trained wi
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