OBJECTIVE: To construct and validate an interpretable machine learning model for early prediction of severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia (SMPP) in children.
METHODS: Clinical and immunological data of 402 pediatric MPP patients were randomly divided into a training set (70% for model tuning) and a held-out internal test set (30% for final evaluation). We systematically evaluated 113 algorithms based on data collected within 24 h of admission.
RESULTS: The Gradient Boosting Machine (GBM) demonstrated optimal performance, achieving an AUC of 0.805 (95% CI: 0.724-0.886) on the held-out inter
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.
Mitochondrial dysfunction is a central pathological feature in the comorbidity of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) and Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD). This study employed an integrative genomics approach to identify key mitochondrial metabolism-related genes (MMRGs), including genes annotated in mitochondrial pathways) serving as shared diagnostic and therapeutic targets. By integrating transcriptomic data from human NAFLD and T2DM datasets and applying machine learning algorithms with cross-dataset validation, we identified three pivotal biomarkers: CYP4F2, CYP8B1, and SP1. Nomogram
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: Metabolic reprogramming is one of the hallmarks of cancer. Increasing evidence indicates that lipid metabolism reprogramming plays an important role in the development of tumors, especially glioma. Fatty acid oxidation (FAO) occurs in both mitochondria and peroxisomes. At present, studies of FAO have mainly focused on mitochondria, while research on peroxisomes remains limited.
METHODS: This study utilized bioinformatics methods and functional assays to explore the potential role of peroxisomal FAO in low-grade glioma (LGG).
RESULTS: As a result, we constructed a reliable perox
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.
Inflammation is widely considered a hallmark of animal immune responses. In mammals, this process is mediated in part by pro-inflammatory cy … nd evolutionary relationships beyond these groups remain unclear. Here we applied protein structure prediction algorithms to identify genes encoding a previously unrecognized family of IL-1 proteins (termed 'IL-1anc' to reflect their ancestral evolutionary origin) with homologues throughout Eumetazoa. Here, using Petromyzon marinus (sea lamprey) and Strongylocentrotus …
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.
Despite considerable progress in managing ST-elevation myocardial infarction (STEMI), sudden cardiac death (SCD) remains a major clinical challenge. Although implantable cardioverter-defibrillator (ICD) therapy, guided primarily by left ventricular ejection fraction (LVEF), has been proven to reduce mortality in landmark trials (e.g., MADIT, MUSTT, and MADIT-II), the modest sensitivity and specificity of LVEF limit its utility as a sole risk stratifier. Emerging clinical trends highlight the progression from traditional LVEF-based models to more comprehensive risk assessment strategies. This r
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.
Cutaneous electrophysiology is a fundamental non-invasive technique for assessing electrically active organs such as the brain, heart, and muscles. Standard approaches, however, are limited in spatial resolution, reducing sensitivity to certain pathological features. The development of body surface potential mapping using electrode arrays has helped overcome these limitations, enhancing the diagnostic power of cutaneous recordings, yet clinical adoption remains constrained by challenges in electrode performance, wiring complexity, wearability, data transmission, and interpretability. Here, we
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.
Artificial Intelligence (AI) is poised to revolutionize the field of genome editing by enhancing precision, efficiency, and accessibility. AI-driven approaches are already improving the design of CRISPR-based systems by enabling more accurate identification of target sequences and predicting off-target effects. Machine learning (ML) algorithms can analyze vast genomic data, as well as identify patterns and mutations that might be overlooked by traditional methods. Taking together, utilizing AI/ML tools allow for the enhancement of every step in genome editing. Recent advances also demonstrated
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) is transforming neurovascular surgery by improving diagnostic accuracy, risk prediction, treatment planning, and patient outcomes. This narrative review examines AI across the continuum of cerebrovascular care, from initial diagnosis through intervention and long-term prognostication. We discuss how machine learning, deep learning, computer vision, and natural language processing are applied to diverse data sources including neuroimaging, electronic health records, and intraoperative inputs. AI algorithms augment clinical expertise in diagnosis by delivering high s
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.
BACKGROUND: Epicardial adipose tissue (EAT) has been implicated in adverse cardiac remodeling after acute myocardial infarction (AMI), but its imaging-based characterization remains limited. This study was designed to develop and validate EAT radiomics-based models for predicting ventricular remodeling (VR) and major adverse cardiovascular events (MACE).
MATERIALS AND METHODS: A single-center prospective cohort study enrolled 206 AMI patients at the Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University between January 2022 and June 2023. EAT radiomics features were extracted from cardiac CT
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 sandalwood industry remains constrained by destructive, time-intensive assays for essential oil (EO) yield, composition, moisture content, and wood fraction, which limit real-time decision-making. We report a unified near-infrared spectroscopy-artificial intelligence (NIRS-AI) platform for non-destructive analytics across the Santalum album L. value chain. Reflectance and transmittance spectra from solid matrices (disks, logs, chips, and powders), oils, ethanol extracts, and CID-derived emulsions were acquired using benchtop (400-2500 nm) and portable (900-1700 nm) spectrometers and calibr
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: Enfortumab vedotin (EV) has transformed treatment for advanced urothelial carcinoma (aUC), but outcomes vary. Machine learning (ML) with explainable artificial intelligence (XAI) may improve survival prediction.
METHODS: Data from 544 aUC patients receiving EV after platinum chemotherapy and immunotherapy (51 centers, 24 countries) were analyzed. Four machine learning (ML) algorithms (Random Survival Forest, XGBoost, Elastic Net-regularized Cox, Support Vector Machine) were trained (80%) and tested (20%) to predict overall survival (OS). SHapley Additive exPlanations (SHAP) analys
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.
Non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) comprises ~ 75% of newly diagnosed bladder cancer, with high-risk NMIBC associated with high rates of recurrence and progression. Nearly 40% of patients experience a lack of efficacy with gold standard Bacillus Calmette-Guérin (BCG) therapy and current methods for predicting BCG response are limited. This multicentre real-world study developed and evaluated machine learning (ML) models using data (April 2008-March 2024) from the Japan Medical Data Vision database to predict whether patients with NMIBC who received BCG induction would require additiona
СтатьяМногоцентровое 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.
Against the backdrop of an accelerating global aging population, the epidemiological correlation between cognitive impairment and osteoporosis has become increasingly prominent. These two conditions exhibit a profound pathological coupling mediated by the bidirectional regulatory network of the "bone-brain axis." The operation of this axis is rooted in an intricate neuro-skeletal signaling network involving hormonal dysregulation, systemic inflammatory cascades, and the aberrant regulation of core molecular pathways, such as Wnt/β-catenin and RANKL/OPG. Together, these factors synergistically
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.
There is a growing awareness that body CT scans contain rich cardiometabolic information that can be leveraged for additional patient benefits. However, the clinical implementation of opportunistic CT screening in routine practice has been hindered by valuable yet onerous manual measurements and subjective assessments. Explainable artificial intelligence (AI) algorithms are now poised to change this. The potential impact of opportunistic screening is further enhanced by the large volume of CT scans being obtained. In this "How I Do It" installment, the authors briefly outline some current appr
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.
Medical imaging plays a crucial role in modern diagnostic practices, but traditional techniques often face limitations in accuracy, efficiency, and scalability. The emergence of deep learning (DL) has led to significant improvements that are transforming this field. This review discusses how DL algorithms are enhancing diagnostic imaging by improving accuracy, enabling automated analysis, and supporting personalized treatment plans. It focuses on key DL frameworks, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs). The
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.
Gardeniae Fructus (GF), a key material for health products, teas, and natural pigments, currently lacks a methodology for comprehensive quality assessment. Therefore, an integrated quality control approach was developed combining color characteristics, spectral fingerprints, active ingredient content, and bioactivity of GF, which highlighted significant multi-dimensional variations among GF from different origins and processing methods. To achieve rapid traceability and prediction, E-eye and NIR technologies were integrated to acquire individual and fused signal features, employing three intel
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) is reshaping diagnostic paradigms across oncology. In ophthalmic oncology encompassing conditions like retinoblastoma and uveal melanoma, AI has immense potential due to the specialty's reliance on advanced imaging and the importance of early and accurate diagnosis.
AREAS COVERED: This review explores recent developments in AI applications for ophthalmic oncology, particularly in imaging-based detection, prognostication, and treatment planning. A structured search of PubMed and Web of Science from 2010-2025 identified key studies focusing on AI's use
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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder and is a leading cause of dementia. Early detection of disease pathology and prediction of its progression from mild cognitive impairment to AD dementia has important implications in clinical practice and care planning. Current diagnostic methods largely depend on post-symptomatic clinical evaluations or invasive biomarker testing which restricts widespread adoption. This review explores six primary studies utilizing artificial intelligence techniques, specifically machine learning and deep learning algorithms trained on mult
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.
Objective: Evidence for predictors of long-term outcomes in personality disorder (PD) treatment remains limited. Machine learning (ML) shows promise in early prediction of treatment outcome to inform clinical practice. This study evaluates the performance of various ML algorithms and examines variables that predict long-term outcomes.Method: Personality functioning was assessed one-year post-treatment in 524 patients who received specialized outpatient psychotherapy for PD, using baseline predictors (demographic and clinical variables at intake) and post-treatment predictors (treatment and cli
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.
Visual evoked potential (VEP) is widely used to assess optic nerve function, but its ability to differentiate optic neuropathies remains limited. This study investigated the diagnostic value of spin-exchange relaxation-free magnetoencephalography (SERF-MEG), alone and in combination with VEP, using machine learning. A total of 142 eyes, including 71 healthy controls (HC), 34 eyes with optic neuritis (ON), and 37 eyes with ischemic optic neuropathy (ION), were enrolled. Three feature sets were constructed from VEP, SERF-MEG, and their combination. Repeated stratified 5-fold nested cross-validat
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.
MedElevator
Войти в исследования