PURPOSE: To evaluate the ability of preoperative MRI-based measurements to predict the pathological T (pT) stage and cervical lymph node metastasis (CLNM) via machine learning (ML)-driven models trained in oral tongue squamous cell carcinoma (OTSCC).
MATERIALS AND METHODS: 108 patients with a new diagnosis of OTSCC were enrolled. The preoperative MRI study included post-contrast high-resolution T1-weighted images acquired in all patients. MRI-based depth of invasion (DOI) and tumor dimension-together with shape-based and intensity-based features-were extracted from the lesion volume segmentat
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.
OBJECTIVES: The shoulder-hand syndrome (SHS) severely impedes the function recovery process of patients after stroke. It is incapable to identify the factors at high risk for its occurrence, and there is no effective treatment. This study intends to apply the random forest (RF) algorithm in ensemble learning to establish a predictive model for the occurrence of SHS after stroke, aiming to identify high-risk SHS in the first-stroke onset population and discuss possible therapeutic methods.
METHODS: We retrospectively studied all the first-onset stroke patients with one-side hemiplegia, then 36
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: This study aimed to develop and validate a machine learning algorithm-based model for predicting invasive Klebsiella pneumoniae liver abscess syndrome(IKPLAS) in diabetes mellitus and compare the performance of different models.
METHODS: The clinical signs and data on the admission of 213 diabetic patients with Klebsiella pneumoniae liver abscesses were collected as variables. The optimal feature variables were screened out, and then Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Logistic Regression, Random Forest, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, and XGBoost models were esta
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.
Current diagnostic criteria for ADHD include several symptoms that highly overlap in conceptual meaning and interpretation. Additionally, inadequate sensitivity and specificity of current screening tools have hampered clinicians' ability to identify those at risk for related outcomes. Using machine learning techniques, the current study aimed to propose a novel algorithm incorporating key ADHD symptoms to predict concurrent and future (i.e., five years later) ADHD diagnosis and related impairment levels. Participants were 399 children with and without ADHD; multiple informant measures of ADHD
СтатьяПоддержка 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.
Predicting the admission scores of colleges and universities is significant for high school graduates in the College Entrance Examination in China (which is also called "Gaokao" for short). The practice of parallel application for the students after Gaokao not only puts forward a question about how students could make the best of their scores and make the best choice, but also results in the strong competition among different colleges and universities, with the institutions all striving to admit high-performing students in this examination. However, existing prevailing prediction algorithms an…
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop mapping algorithms from the Expanded Prostate Cancer Index Composite (EPIC) and the Short-Form (SF) Health Surveys to the Patient-Oriented Prostate Utility Scale (PORPUS), an econometric instrument specifically developed for patients with prostate cancer.
METHODS: Data were drawn from 2 cohorts concurrently administering PORPUS, EPIC-50, and SF-36v2. The development cohort included patients who had received a diagnosis of localized or locally advanced prostate cancer from 2017 to 2019. The validation cohort included men who had received a diagnosis of l
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.
OBJECTIVE: Predicting the risk of falls in advance can benefit the quality of care and potentially reduce mortality and morbidity in the older population. The aim of this study was to construct and validate an electronic health record-based fall risk predictive tool to identify elders at a higher risk of falls.
METHODS: The one-year fall prediction model was developed using the machine-learning-based algorithm, XGBoost, and tested on an independent validation cohort. The data were collected from electronic health records (EHR) of Maine from 2016 to 2018, comprising 265,225 older patients (≥65
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.
BACKGROUND: Complete occlusion of an intracranial aneurysm (IA) after the deployment of a flow-diverter stent is currently unpredictable. The aim of this study was to develop a predictive occlusion score based on pretreatment clinical and angiographic criteria.
METHODS: Consecutive patients with ≥6 months follow-up were included from 2008 to 2019 and retrospectively analyzed. Each IA was evaluated using the Raymond-Roy occlusion classification (RROC) and dichotomized as occluded (A) or residual (B/C); 80% of patients were randomly assigned to the training sample. Feature selection and binary
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: Rating of perceived exertion (RPE) is a scale of exercise difficulty and has been hypothesized to be a regulator of work rate during self-pacing. The goal of this work was to develop a dynamic prediction of RPE and to characterize the control strategy employed to reduce work rate during self-paced exercise using RPE as feedback.
METHODS: Training and test data were acquired from the literature to develop a linear regression of RPE as a function of four physiological variables: core temperature, mean-weighted skin temperature, metabolic rate, and integral of relative oxygen consumptio
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: In 2020, COVID-19 posed a major threat to global public health in a remarkably short period. Although the WHO declared an end to the emergency phase in May 2023, a considerable proportion of recovered cases experience medium- and long-term effects, which pose ongoing health challenges to society. Therefore, it remains necessary to conduct relevant research in the post-epidemic era to explore the risk factors for death in COVID-19 inpatients.
METHODS: We determined the mortality of COVID-19 inpatients with pneumonia manifestations through one-year follow-up, utilizing real-world da
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
Hashimoto's disease or Hashimoto's thyroiditis is an autoimmune disorder of the thyroid gland. The pathophysiology of the disorder is characterized by an increased volume of the thyroid gland, infiltration of the parenchyma by lymphocytes, and the presence of antibodies specific for thyroid antigens. The diagnosis of Hashimoto thyroiditis is based on the presence of clinical symptoms, anti-thyroid antibodies, and certain histologic features. The present study aimed to collect biomarkers and create a web-based application for detecting the disease through machine learning. The web application w
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.
The integration of artificial intelligence (AI) into hepatology is revolutionizing the diagnosis and management of liver diseases amidst a rising global burden of conditions like metabolic-associated steatotic liver disease (MASLD). AI harnesses vast datasets and complex algorithms to enhance clinical decision making and patient outcomes. AI's applications in hepatology span a variety of conditions, including autoimmune hepatitis, primary biliary cholangitis, primary sclerosing cholangitis, MASLD, hepatitis B, and hepatocellular carcinoma. It enables early detection, predicts disease progressi
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.
Aim: The epigenome influences gene regulation and phenotypes in response to exposures. Epigenome assessment can determine exposure history aiding in diagnosis.Materials & methods: Here we developed and implemented a machine learning algorithm, the exposure signature discovery algorithm (ESDA), to identify the most important features present in multiple epigenomic and transcriptomic datasets to produce an integrated exposure signature (ES).Results: Signatures were developed for seven exposures including Staphylococcus aureus, human immunodeficiency virus, SARS-CoV-2, influenza A (H3N2) virus an
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
We present a system for registering the coordinate frame of an endoscope to pre- or intra- operatively acquired CT data based on optimizing the similarity metric between an endoscopic image and an image predicted via rendering of CT. Our method is robust and semi-automatic because it takes account of physical constraints, specifically, collisions between the endoscope and the anatomy, to initialize and constrain the search. The proposed optimization method is based on a stochastic optimization algorithm that evaluates a large number of similarity metric functions in parallel on a graphics proc
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.
Placental abruption may cause significant haemorrhage and coagulopathy that can progress rapidly due to simultaneous consumption and depletion of clotting factors. Plasma fibrinogen levels are predictive of further haemorrhage. Rapid detection and treatment of hypofibrinogenaemia is essential in the evolving clinical and haematological situation. The use of near-patient testing of coagulation using rotational thromboelastometry (ROTEM) allows dynamic monitoring of coagulopathy. Following the introduction of fibrinogen concentrate into our unit, a ROTEM-guided algorithm was developed for use in
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
For almost the last two decades, interleukin-2 and interferon-alpha have been the only systemic treatment options available for metastatic renal cell carcinoma. However, in recent years, five new targeted therapies namely sunitinib, sorafenib, temsirolimus, everolimus and bevacizumab have demonstrated clinical activity in these patients. With the availability of new targeted agents that are active in this disease, there is a need to continuously update the treatment algorithm of the disease. Due to the important advances obtained, the Spanish Oncology Genitourinary Group (SOGUG) has considered
СтатьяКлинические рекомендацииПоддержка 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.
BACKGROUND: Existing pancreatic cancer prediction models still have significant limitations until now. This multicenter retrospective study aimed to identify clinical features and develop machine learning models for predicting overall survival (OS) in patients with pancreatic cancer.
METHODS: Clinicopathological and survival data from patients with pancreatic cancer who underwent radical surgery between 2012 and 2023 were collected at two major pancreatic centers in China. A total of 704 patients from the National Cancer Center of China (NCC) formed the training and internal validation cohort
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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.
This study aimed to develop a more accurate model for predicting the widths of unerupted canines and premolars in Emirati children, using deep learning and machine learning techniques. Dental models of 380 Emirati individuals aged 15-30 years were collected. The mesiodistal widths of permanent teeth were measured with a standardized orthodontic digital caliper. Regression models were developed using linear regression, Support Vector Regression (SVR; machine learning), and Artificial Neural Networks (ANN; deep learning). The widths of mandibular lateral incisors, central incisors, and the summe
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: Participation in positive airway pressure (PAP) therapy is essential for improving long-term health outcomes in individuals diagnosed with obstructive sleep apnea syndrome (OSAS). This study aimed to identify clinical, physiological, and behavioral factors influencing attendance at initial PAP appointments and to develop and compare predictive models using machine learning and deep learning techniques. METHODS: A total of 369 patients with obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) were retrospectively analyzed. Among them, 39.2% attended their scheduled PAP therapy appointment and
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for clinical decision support in reproductive medicine, yet the performance of general-purpose large language models (LLMs) in predicting in vitro fertilization (IVF) outcomes remains insufficiently characterized. This exploratory proof-of-concept study aimed to evaluate and compare the out-of-the-box performance of three widely accessible LLM-based systems (ChatGPT, DeepSeek, and Gemini) in forecasting key clinical and laboratory outcomes of IVF treatments.
METHODS: This retrospective single-center study u
СтатьяСравнительное 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.
MedElevator
Войти в исследования