The performance of a model in machine learning problems highly depends on the dataset and training algorithms. Choosing the right training algorithm can change the tale of a model. While some algorithms have a great performance in some datasets, they may fall into trouble in other datasets. Moreover, by adjusting hyperparameters of an algorithm, which controls the training processes, the performance can be improved. This study contributes a method to tune hyperparameters of machine learning algorithms using Grey Wolf Optimization (GWO) and Genetic algorithm (GA) metaheuristics. Also, 11 differ
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: Polysomnography is labour-intensive for diagnosing obstructive sleep apnoea (OSA). We compared two algorithms for initiating continuous positive airway pressure (CPAP) treatment for patients with suspected OSA.
METHODS: Symptomatic OSA patients were randomised into either algorithm I or II. Algorithm I consisted of an empirical CPAP trial whereas algorithm II utilised an Apnea Risk Evaluation System, a wireless device applied on the forehead, for establishing a diagnosis before a CPAP trial for 3 weeks. Primary outcome was success of CPAP trial, defined as CPAP usage > 4 h/night a
Сравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное исследованиеПолный 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.
Spontaneous bacterial peritonitis (SBP) is a life-threatening complication in patients with cirrhosis. We aimed to develop an explainable machine learning model to achieve the early prediction and outcome interpretation of SBP. We used CatBoost algorithm to construct MODEL-1 with 46 variables. After dimensionality reduction, we constructed MODEL-2. We calculated and compared the sensitivity and negative predictive value (NPV) of MODEL-1 and MODEL-2. Finally, we used the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method to provide insights into the model's outcome or prediction. MODEL-2 (AUROC: 0.822
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.
PURPOSE: This study aims to develop machine learning models to predict perioperative biochemical abnormalities in femoral neck fracture patients, optimising treatment strategies and enhancing outcomes.
METHODS: A retrospective analysis was performed on a local clinical registry dataset, which included patients undergoing femoral neck fracture surgery from 2023 to 2024. The study focused on analysing preoperative and postoperative potassium, haemoglobin, and albumin concentrations. 6 ML algorithms were developed for prediction. Model interpretability was revealed using the control variable met
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: Mild autonomous cortisol secretion (MACS) is present in approximately 20% to 50% of adrenal incidentalomas. These patients do not exhibit the clinical manifestations of overt Cushing's syndrome, and differentiation from nonfunctional adrenal incidentalomas (NFAI) is typically made after a low-dose dexamethasone suppression test. The objective of this study was to develop predictive models to distinguish MACS from NFAI using clinical and radiological parameters.
STUDY DESIGN: This retrospective study included patients evaluated in an adrenal incidentaloma clinic between February 20
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: To develop and validate a predictive tool to estimate the risk of ovarian cancer in a screening setting.
METHODS: Machine learning was leveraged to create a predictive model for ovarian cancer diagnosis within one year of screening. Data from the Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian Cancer Screening Trial were used in model creation. Participants in this trial were comprised of females aged 55-74 years who underwent annual screening and prospective follow up for development of ovarian cancer. Stratified 15-fold cross validation was performed followed by external validation on a r
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.
BACKGROUND: Hypoglycemia is a serious complication of diabetes. Early recognition of hypoglycemia can improve clinical prognosis, however, traditional diagnostic tools are often limited. Machine learning offers a promising approach for predicting adverse outcomes in diabetic patients.
OBJECTIVE: This study aims to develop and validate machine learning-based models to predict the risk of hypoglycemia in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients.
METHODS: A cohort study design was employed. Clinical data were collected from the electronic health record system. The dataset was randomly partition
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.
Female Genital mutilation (FGM) has been associated with numerous negative health effects like sexual dysfunction, chronic pain, infections, infertility, and an increased risk of maternal mortality. To date, no recognized studies in sub-Saharan Africa (SSA) have combined machine learning (ML) models with nationally representative Demographic and Health Survey (DHS) data to classify FGM. Therefore, this study aims to identify the most effective ML model for classifying FGM in SSA. ML offers the significant advantage of handling extremely large and complex datasets with numerous variables and in
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.
AIM: This study aims to develop and externally validate machine-learning models that effectively predict the risk and severity of postoperative symptoms one week following mandibular third molar extractions.
METHODS: This retrospective cohort study included 321 patients (18-35 years old) who underwent lower third-molar surgery. Demographics, Pell-Gregory vertical (PGV) and Pell-Gregory level (PGL) classifications, surgical variables, and day-7 pain visual analogue scale (VAS) were recorded for all participants. The data were randomly divided into training (70%) and validation (30%) datasets.
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.
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is one of the serious complications in acute-on-chronic liver failure (ACLF), and the mortality rate is very high. Early identification of high-risk patients is critical. Therefore, this study aimed to develop prediction models for AKI in ACLF patients based on machine learning (ML) algorithms.
METHODS: This retrospective study enrolled 1,076 adult patients diagnosed with ACLF, with AKI defined according to the International Club of Ascites criteria. Participants were randomly allocated into training (n = 753, 70%) and test (n = 323, 30%) sets. Six ML mod
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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 develop a deep learning algorithm that can rule out significant rotator cuff tear based on conventional shoulder radiographs in patients suspected of rotator cuff tear.
METHODS: The algorithm was developed using 6793 shoulder radiograph series performed between January 2015 and June 2018, which were labeled based on ultrasound or MRI conducted within 90 days, and clinical information (age, sex, dominant side, history of trauma, degree of pain). The output was the probability of significant rotator cuff tear (supraspinatus/infraspinatus complex tear with > 50% of tendon thickness
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.
The application of Machine Learning (ML) algorithms in chemical sciences, particularly computational chemistry, is a vastly emerging area of modern research. While many applications of ML techniques have already been in place to use ML based potential energies in various dynamical simulation studies, specific applications are also being successfully tested. In this work, the ML algorithms are tested to calculate the unimolecular dissociation time of benzene-hexachlorobenzene, benzene-trichlorobenzene, and benzene-monochlorobenzene complexes. Three ML algorithms, namely, Decision-Tree-Regressio
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.
IMPORTANCE: Artificial intelligence (AI) is increasingly being applied to prognostic modeling in oncology; however, many AI-based survival prediction models rely on complex multimodal data that are not routinely available in clinical practice.
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the performance of AI models based on routinely collected electronic health record (EHR) data for predicting 5-year overall survival (5-OS) in patients undergoing surgical treatment for gastric cancer.
DATA SOURCES: A systematic literature search was conducted in PubMed, Scopus, Natu
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Diagnostic pathways for myocardial infarction rely on fixed troponin thresholds, which do not recognise that troponin varies by age, sex, and time within individuals. To overcome this limitation, we recently introduced a machine learning algorithm that predicts the likelihood of myocardial infarction. Our aim was to evaluate whether this algorithm performs well in routine clinical practice and predicts subsequent events.
METHODS: The myocardial-ischaemic-injury-index (MI3) algorithm was validated in a prespecified exploratory analysis using data from a multi-centre randomised tria
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVE: Bronchial asthma, which affects approximately 5 million US children, is vastly underdiagnosed and treated, particularly among minorities and those of low socioeconomic status. Because current methods of detecting those at greatest risk of asthma in a multicultural setting appear inadequate, we assessed the validity and reliability of a new asthma questionnaire across 3 dominant cultures in Orange County, California (white, Hispanic, and Vietnamese).
METHODS: Children in grades 1, 3, and 5 and their families, in 3 different schools representative of these major ethnic groups, were r
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.
Improvement of methods and criteria for diagnostics of human blastocystosis and selection of drugs for etiotropic therapy remain urgent scientific tasks of the present day. Clinical manifestations of blastocystosis in humans are diverse, and in this regard, their influential role on the effectiveness of blastocystosis therapy cannot be excluded. To assess the predictor properties of clinical symptoms, we retrospectively analyzed them in 300 patients with blastocystosis in alternative groups: group A - with good therapeutic effect (n=162) and group B - with satisfactory effect (n=138). Group A
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: Colorectal cancer (CRC) is a prevalent malignant tumor of the digestive tract with high morbidity and mortality rates. Although doublecortin like kinase 3 (DCLK3) is upregulated in CRC and promotes disease progression, its specific mechanisms remain unclear.
METHODS: Core factors of CRC were identified through bioinformatics analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), and machine learning algorithms. The expression level of DCLK3 and ELK1 were evaluated using bioinformatics databases (GSE142279, The Cancer Genome Atlas (TCGA)) and experimental validation (quant
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.
Profitability in the pork industry relies heavily on breeding herd productivity. However, traditional phenotypic and genetic methods are limited in their selection efficiency for some reproductive potential related traits. This leads to high culling rates due to poor reproductive performance and detriments to productivity and profits. This study investigated whether metabolomic profiling of urine, saliva, and serum applied to machine learning (ML) algorithms could predict female pig reproductive potential status. Urine, saliva, and serum samples from high reproductive potential (HRP; lifetime
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.
A modified Spider Shaped Four Element Multi Input Multi Output Antenna (SSFEMIMOA) is suggested for the 5G-advanced, and sub-6 GHz advanced wireless communications. The proposed SSFEMIMOA exhibits a low-profile and compact configuration with an overall size of 0.36λ² (52 × 52 × 1.57 mm³), achieved through the optimal placement of the constituent antenna elements. The top layer of the unit-cell antenna is designed in a modified spider-shaped geometry incorporating an additional oval-shaped structure. The modified partial ground structure alters the current distribution and electromagnetic coupl
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: To stratify the risk of bacteremia at the time of emergency department (ED) admission in patients with hematologic malignancies. To this end, we compared the performance of unsupervised and supervised machine learning algorithms with the classical multivariable logistic regression model.
METHODS: We conducted a multicenter, international, retrospective cohort study including consecutive ED visits of adult patients with hematologic malignancies for whom blood cultures were obtained. The primary outcome was the prediction of bacteremia. The Bacteremia Objective Score System (BOSS)-1
Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования