Gene-dosage combinations have been recognised as leading factors of disease. Given that those combinations may include dozens of genes, it is hypothesised that machine learning (ML) approaches may be useful in the classification of cases and controls and the identification of causative genes. We aimed to assess the validity of this hypothesis. Here, we have constructed a benchmark that includes real data (with ground truth knowledge) and synthetic data with known generating mechanisms and various dataset sizes and levels of noise. We trained standard statistical learning/ ML models on these da
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.
Rapid and accurate diagnostics of bacterial infections are necessary for efficient treatment of antibiotic-resistant pathogens. Cultivation-based methods, such as antibiotic susceptibility testing (AST), are limited by bacterial growth rates and seldom yield results before treatment needs to start, increasing patient risk and contributing to antibiotic overprescription. Here, we present a deep-learning method that leverages patient data and available AST results to predict antibiotic susceptibilities that have not yet been measured. After training on three million AST results from 30 European
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.
OBJECTIVE: To investigate the risk factors associated with failed pregnancy maintenance in patients with polycystic ovary syndrome (PCOS) presenting with threatened abortion.
METHODS: Based on clinical diagnostic outcomes, 150 PCOS patients with early threatened abortion (gestational age ≤12 weeks) were categorized into two groups: a successful pregnancy maintenance group (n=100) and a failed pregnancy maintenance group (n=50). Relevant clinical parameters were collected, and binary logistic regression analysis was performed to identify independent risk factors for failed pregnancy maintenanc
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: Osteochondritis dissecans (OCD) healing can be unpredictably slow, incomplete, or absent after surgical treatment. This frustrates patients, families, and the medical team. We aimed to develop an algorithm to predict the speed of OCD radiographic ossification based on patient demographic, physical, surgical, and imaging data.
METHODS: We studied a prospective cohort of patients with knee OCD lesions in a multicenter database. We included patients who were diagnosed with knee OCD lesions of the lateral or medial femoral condyle and were treated operatively at a single center. We co
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.
Influenza A outbreaks in Saudi Arabia exhibit different seasonal patterns, influenced by significant changes, including a near-total halt during the COVID-19 pandemic (2020-2021) and a substantial rebound, as evidenced by national surveillance data, until the end of 2023. Traditional time-series models rely on stationarity and stable seasonal patterns; however, these assumptions are significantly undermined by regime shifts. This study introduces a forecasting method that uses light gradient boost machine (LightGBM) regression, along with Seasonal-Trend decomposition using LOESS (STL), to bett
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: Variants of uncertain significance (VUS) in the LDLR gene remain a major barrier to the molecular diagnosis of familial hypercholesterolemia. Although computational approaches offer scalable prioritization, their clinical utility is limited by predictor discordance, incomplete annotations, and inflated performance arising from variant-type imbalance. We aimed to develop a calibrated, uncertainty-aware machine learning framework for LDLR VUS triage. Methods: We developed an end-to-end pipeline integrating multi-source variant annotations and 45 engineered features (expanded to 68 en
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 evaluate the impact of the official front-end software for intelligent surveillance and early warning of infectious diseases on the reporting of other infectious diarrheal disease, hand foot and mouth disease (HFMD), and bacillary dysentery in 113 medical institutions at or above grade Ⅱ in Beijing, China. Methods: Based on monthly incidence data from 2012 to 2023, we constructed multiple prediction models, including seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, error-trend-seasonality model, neural network auto regressive (NNAR) model, Prophet model, Bayesian
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Myocarditis is an inflammatory disease of the myocardium with numerous different etiologies, the vast majority of which are infectious in origin. Patients afflicted with myocarditis can have variable presentations from flu-like symptoms to cardiogenic shock and sudden death, thus making the diagnosis difficult. The purpose of this study is the development of an algorithm for early identification and management of myocarditis based on a review of the published data and available literature. To validate the efficacy of this algorithm, a retrospective chart review of all the patient's presenting
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.
OBJECTIVE: The goal of augmented intelligence is to increase efficiency and effectiveness in practice. To achieve this, augmented intelligence technologies are being asked to perform a range of tasks, from simple to complex and quantitative. The development of these systems is increasingly important as screening becomes more personalized. This article will provide an overview of augmented intelligence in a variety of breast imaging applications.
CONCLUSION: The incorporation of AI and ML techniques in breast imaging provides important new tools that will deliver ways to "sharpen" trusted fami
СтатьяОбзорПолный 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.
OBJECTIVE: To evaluate the phenotyping performance of three major electronic health record (EHR) components: International Classification of Disease (ICD) diagnosis codes, primary notes, and specific medications.
MATERIALS AND METHODS: We conducted the evaluation using de-identified Vanderbilt EHR data. We preselected ten diseases: atrial fibrillation, Alzheimer's disease, breast cancer, gout, human immunodeficiency virus infection, multiple sclerosis, Parkinson's disease, rheumatoid arthritis, and types 1 and 2 diabetes mellitus. For each disease, patients were classified into seven categori
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Sudden cardiac death (SCD) is widespread and the most serious of the cardiac diseases, accounting for over half of cardiovascular mortality in adults in the United States, and nearly 1 in 3 of these patients does not report symptoms of cardiac disease before the sudden death. Quantifying the left ventricular ejection fraction is currently the best way to risk-stratify patients for SCD and identify those who are most likely to benefit from the insertion of an implantable cardiac defibrillator (ICD). The strategy of systemically placing ICDs in patients at risk of SCD is expensive and leads to s
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
The quarterly journal of nuclear medicine : official publication of the Italian Association of Nuclear Medicine (AIMN) [and] the International Association of Radiopharmacology (IAR)2001eng
Clinical assessment is a cornerstone of the recently validated diagnostic strategies for pulmonary embolism (PE). Although the diagnostic yield of individual symptoms, signs, and common laboratory tests is limited, the combination of these variables, either by empirical assessment or by a prediction rule, can be used to express a clinical probability of PE. The latter may serve as pretest probability to predict the probability of PE after further objective testing (posterior or post-test probability). Over the last few years, attempts have been made to develop structured prediction models for
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.
Limited to two-test associations (series and parallel schemes), the effects of statistical non-independence were studied through a mathematical approach and an experimentally-based evaluation. Both procedures were applied to results for total hormones and free fractions in euthyroid and dysthyroid subjects. Assuming independence, the sensitivity of combined tests was found to increase in parallel coupling, and to decrease, symmetrically, in series coupling, depending critically on the degree of between-test correlation and on the value of single test sensitivity (the opposite modifications obv
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.
Residual acetabular dysplasia is a frequent cause of secondary osteoarthritis of the hip and its management is still controversial. The aim of this review is to describe residual acetabular dysplasia, to estimate the age limit above which surgical management is needed, and to emphasize the role of assistive imaging in evaluating predictive parameters for future acetabular development. A decision-making algorithm is presented.
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.
Critical care clinicians are trained to analyze simultaneously multiple physiological parameters to predict critical conditions such as hemodynamic instability. We developed the Multi-task Learning Physiological Deep Learner (MTL-PDL), a deep learning algorithm that predicts simultaneously the mean arterial pressure (MAP) and the heart rate (HR). In an external validation dataset, our model exhibited very good calibration: R2 of 0.747 (95% confidence interval, 0.692 to 0.794) and 0.850 (0.815 to 0.879) for respectively, MAP and HR prediction 60-minutes ahead of time. For acute hypotensive epis
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.
OBJECTIVE: To characterize and validate the landscape of algorithms that use International Classification of Disease (ICD) codes to identify low-acuity emergency department (ED) visits.
DATA SOURCES: Publicly available ED data from the National Hospital Ambulatory Medical Care Survey (NHAMCS).
STUDY DESIGN: We systematically searched for studies that specify algorithms consisting of ICD codes that identify preventable or low-acuity ED visits. We classified ED visits in NHAMCS according to these algorithms and compared agreements using the Jaccard index. We then evaluated the performance of e
СтатьяСистематический обзорПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
PURPOSE: Intravascular optical coherence tomography (IV-OCT) is a high-resolution imaging method used to visualize the microstructure of arterial walls in vivo. IV-OCT enables the clinician to clearly observe and accurately measure stent apposition and neointimal coverage of coronary stents, which are associated with side effects such as in-stent thrombosis. In this study, the authors present an algorithm for quantifying stent apposition and neointimal coverage by automatically detecting lumen contours and stent struts in IV-OCT images.
METHODS: The algorithm utilizes OCT intensity images and
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.
Graph Neural Networks (GNNs) provide a means for modeling inherently graphical data, such as transportation, social, and molecular networks, but also for enhancing and reducing unstructured data, including text and images. A potential shortcoming is that their predictions are opaque-a black box-hindering broader adoption and refinement. In this paper, we propose a novel architecture-agnostic algorithm, GNN-EGG (Graph Neural Network Explanations via Graph Generation), for GNN classifiers. As a model-level post-hoc explanation method, GNN-EGG can learn the data generating distribution for each c
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.
Intradialytic hypotension (IDH) is a critical complication in patients with chronic kidney disease undergoing dialysis, affecting both patient safety and treatment efficacy. This study examines the application of advanced machine learning techniques, combined with metaheuristic optimization methods, to improve predictive models for intradialytic hypotension (IDH) in hemodialysis patients. Given the critical nature of IDH, which can lead to significant complications during dialysis, the development of effective predictive tools is vital for improving patient safety and outcomes. Dialysis sessio
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.
Formulas based on red blood cell indices have been used to differentiate between iron deficiency anemia (IDA) and thalassemia (Thal). However, they exhibit varying efficiencies. In this study, we aimed to develop a tool for discriminating between IDA and Thal by using the random forest (RF) and gradient boosting (GB) algorithms. Complete blood count data from 1143 patients with anemia and low mean corpuscular volume were collected (382 patients with IDA, 635 with Thal, and 126 with IDA and Thal). The data were randomly divided into the training and testing datasets in a ratio of 80:20. The RF
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.
MedElevator
Войти в исследования