MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

3 384 публикаций

Поиск: 30 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Natural language processing techniques to detect delirium in hospitalized patients from clinical notes: a systematic review.

Delirium affects 50% of hospitalized older adults and 80% of ICU patients, yet detection rates are as low as 20-30% with traditional methods. Natural language processing (NLP) offers potential for automated detection from clinical notes. We systematically reviewed NLP techniques, searching eight databases through March 2025. From 912 records, 13 studies met inclusion criteria, analyzing over 450,000 patients. Studies employed rule-based methods (38%), machine learning (31%), deep learning (15%), topic modeling (8%), and semi-supervised learning (8%). Sensitivity ranged from 28.5% to 99.1%, wit

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41266514Открыть статью

An olfactory perceptual fingerprint in people with olfactory dysfunction due to COVID-19.

The sense of smell is based on sensory detection of the molecule(s), which is then further perceptually interpreted. A possible measure of o … s "pleasant," "intense," "familiar," "warm," "cold," "irritating," "edible," and "disgusting." An unsupervised machine learning method, hierarchical cluster analysis, showed that OPF can distinguish patients from controls with an accuracy of 83%, a sensitivity of 51%, and a specificity of 96%. Furthermore, a supervised machine learning method, random forest classifier, showe …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38098233Открыть статью

A Machine Learning Approach to the Classification of Acute Leukemias and Distinction From Nonneoplastic Cytopenias Using Flow Cytometry Data.

OBJECTIVES: Flow cytometry (FC) is critical for the diagnosis and monitoring of hematologic malignancies. Machine learning (ML) methods rapidly classify multidimensional data and should dramatically improve the efficiency of FC data analysis. We aimed to build a model to classify acute leukemias, including acute promyelocytic leukemia (APL), and distinguish them from nonneoplastic cytopenias. We also sought to illustrate a method to identify key FC parameters that contribute to the model's performance. METHODS: Using data from 531 patients who underwent evaluation for cytopenias and/or acute

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34643210Открыть статью

Assigning Transcriptomic Subtypes to Chronic Lymphocytic Leukemia Samples Using Nanopore RNA-Sequencing and Self-Organizing Maps.

Background/Objectives: Massively parallel sequencing technologies have advanced chronic lymphocytic leukemia (CLL) diagnostics and precision … anscriptomic subtypes were associated with survival orthogonal to gender and mutation status. Using supervised machine learning approaches, transcriptomic subtypes were assigned to patient samples sequenced with nanopore sequencing. Conclusions: This study demonstrates that the CLL transcriptome landscape can be parsed into functional modules, revealing distinct molecular su …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40149301Открыть статью

Machine-learning prediction model for acute skin toxicity after breast radiation therapy using spectrophotometry.

PURPOSE: Radiation-induced skin toxicity is a common and distressing side effect of breast radiation therapy (RT). We investigated the use of quantitative spectrophotometric markers as input parameters in supervised machine learning models to develop a predictive model for acute radiation toxicity. METHODS AND MATERIALS: One hundred twenty-nine patients treated for adjuvant whole-breast radiotherapy were evaluated. Two spectrophotometer variables, i.e. the melanin (IM) and erythema (IE) indices, were used to quantitatively assess the skin physical changes. Measurements were performed at 4-tim…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36686808Открыть статью

Artificial Intelligence Enhanced Electrocardiogram Analysis for Age and Sex Classification in Youth.

INTRODUCTION: Electrocardiogram (ECG) values vary significantly across age and sex, particularly during childhood and adolescence. While age- and sex-specific ECG standards exist, they often fail to capture complex multi-dimensional relationships and have not been applied in machine learning (ML) enhanced ECG analysis. Accuracy of automated ECG analysis in clinical practice improved significantly by applying ML models, however there is a paucity of such studies in the pediatric population. Our aim was to create age- and sex-specific standards for children by ML modeling. METHODS: We analyzed

СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41282245Открыть статью

Detecting acute pain signals from human EEG.

BACKGROUND: Advances in human neuroimaging has enabled us to study functional connections among various brain regions in pain states. Despite a wealth of studies at high anatomic resolution, the exact neural signals for the timing of pain remain little known. Identifying the onset of pain signals from distributed cortical circuits may reveal the temporal dynamics of pain responses and subsequently provide important feedback for closed-loop neuromodulation for pain. NEW METHOD: Here we developed an unsupervised learning method for sequential detection of acute pain signals based on multichanne

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33010301Открыть статью

A Prediction Model for Primary Anterior Cruciate Ligament Injury Using Artificial Intelligence.

BACKGROUND: Supervised machine learning models in artificial intelligence (AI) have been increasingly used to predict different types of events. However, their use in orthopaedic surgery has been limited. HYPOTHESIS: It was hypothesized that supervised learning techniques could be used to build a mathematical model to predict primary anterior cruciate ligament (ACL) injuries using a set of morphological features of the knee. STUDY DESIGN: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. METHODS: Included were 50 adults who had undergone primary ACL reconstruction between 2008 and 2015. All pati…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34568504Открыть статью

Automated Semisupervised Measurement of Optic Nerve Sheath Diameter From CT Following Traumatic Brain Injury.

Automated measurement of optic nerve sheath diameter (ONSD) from computed tomography (CT) scans is clinically important, but deep learning methods are often limited by the scarcity of high-quality, expert-labeled data given the labor-intensive nature of manual segmentations. To address this, we present a fully automated modular pipeline combining deep learning and semisupervised learning techniques for ONSD estimation from axial head CT scans. The pipeline features three stages: (1) deep learning-based slice selection, (2) semisupervised machine learning for optic nerve segmentation utilizing …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42564439Открыть статью

Machine learning based classification of aggressive and malignant renal tumors from multimodal data.

This study aimed to develop and evaluate a machine learning pipeline using multiphase contrast-enhanced CT images and clinical data to classify renal tumors as benign, malignant-indolent, or malignant-aggressive, while assessing the contribution of each data source to the classification. In this retrospective study, 448 patients (mean age: 60.7 ± 12.6 years, 306 male, 142 female) who underwent nephrectomy and preoperative CECT between June 2008 and July 2018 were included. Tumors were histologically categorized as benign-indolent, malignant-indolent, or malignant-aggressive. Self-supervised fe

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41719307Открыть статью

Machine learning-based preoperative classification of colorectal cancer stage using systemic inflammatory and nutritional biomarkers.

BACKGROUND: Accurate preoperative staging in colorectal cancer (CRC) is critical for determining the appropriate treatment strategy. This st … 19-9), and inflammation and nutrition-based biomarkers derived from routine laboratory tests. Five supervised machine learning models (random forest, gradient boosting, logistic regression, neural network, and naive Bayes) were developed and evaluated using stratified cross-validation. Model performance was evaluated using the area under the curve (AUC), accuracy, F1 score, …

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42185951Открыть статью

Machine learning algorithms to predict digital skills in university teaching staff.

BACKGROUND: The digital transformation of higher education has intensified the need to assess and enhance the digital competencies of univer … igCompEdu Check-In instrument, structured across six core dimensions. In the predictive phase, nine supervised machine learning algorithms were trained and evaluated: logistic regression, decision trees, random forest, gradient boosting, k-nearest neighbors, support vector machines, stochastic gradient descent, artificial neural networks, and Naive Bayes. The models were tra …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42728920Открыть статью

Optimization of management plan with a machine learning model for ovarian torsion cases: operative vs. conservative.

BACKGROUND: Ovarian torsion is a gynecologic emergency requiring timely management to preserve ovarian function and future fertility. Clinic … morbidities, presenting symptoms, laboratory findings, and imaging features were analyzed. Multiple supervised machine learning models were trained and compared, including Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, and Neural Network classifiers. Class imbalance was addressed using class weighting and oversampling techniques (ROSE, SMOTE, SMOTE-ENN …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42428262Открыть статью

Explainable machine learning for early prediction of hospital admission in pediatric emergency care: Implications for nursing triage and clinical decision-making.

BACKGROUND: Early identification of children requiring hospital admission is essential for safe pediatric emergency care. Existing predictio … Care Survey Emergency Department Public Use File. Pediatric visits (0-17 years) were included. Six supervised machine learning algorithms were compared. The best-performing model underwent hyperparameter optimization with five-fold cross-validation and was evaluated in an independent testing cohort. Model explainability was assessed using SHapley Additive exPlanations. RES …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42721880Открыть статью

Prediction of lower limb compensation for adult degenerative spine patients using spinopelvic parameters: a machine learning approach.

STUDY DESIGN: Retrospective study. OBJECTIVE: This work aims to estimate using machine learning the occurrence of knee flexion in relation … s study suggests that spinopelvic parameters alone may be used to estimate lower limb compensation. Supervised machine learning classification, with 86% sensitivity, shows promise for estimating knee flexion. Further validation on larger, more homogeneous databases is needed.

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42332691Открыть статью

Data-driven exploration of Na-Bi compounds: a first-principles and machine learning approach to topological thermoelectrics.

We conduct an in-depth investigation of the structural, electronic, vibrational, thermodynamic, and thermoelectric characteristics of Na-Bi-based compounds, specifically tetragonal NaBi, hexagonal NaBi3, and cubic Na3Bi, using advanced first-principles calculations in conjunction with machine learning (ML) models. We used density functional theory (DFT) with spin-orbit coupling (SOC) to figure out the electronic structure, phonon dispersions, and thermoelectric transport using Boltzmann transport theory. Our findings validate the Dirac semimetal nature of cubic Na3Bi and demonstrate varied top

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41190141Открыть статью

Development of machine learning models for predicting patient-perceived benefit following lumbar disc herniation or spinal stenosis surgery.

PURPOSE: Spinal surgery outcomes vary significantly among patients, underscoring the need for objective tools to guide clinical decision-mak … The dataset was temporally split for model development (2007-2017) and validation (2018-2021). Six supervised machine learning models, including XGBoost, Gradient Boosting, Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP), Decision Tree, and K-Nearest Neighbors, were used to predict dichotomized GPE outcomes (success vs. non-success). Model performance was evaluated through discr …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40952504Открыть статью

Attributable sources of the five most prevalent non-typhoidal Salmonella serovars across ten European countries.

Non-typhoidal Salmonella is the second most frequently reported zoonotic pathogen in the European Union and European Economic Area. Most human infections are caused by serovars Enteritidis and Typhimurium. Genomic characterisation of Salmonella isolates from humans and animals has become a routine public health surveillance tool in many countries. In this study, the relative contributions of several potential sources of human infection of the five frequently reported Salmonella serovars were estimated using machine-learning methods based on a large, cross-sectional collection of genomes from h

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41093134Открыть статью

Neural endophenotypes and predictors of laryngeal dystonia penetrance and manifestation.

Focal dystonias are the most common forms of isolated dystonia; however, the etiopathophysiological signatures of disorder penetrance and clinical manifestation remain unclear. Using an imaging genetics approach, we investigated functional and structural representations of neural endophenotypes underlying the penetrance and manifestation of laryngeal dystonia in families, including 21 probands and 21 unaffected relatives, compared to 32 unrelated healthy controls. We further used a supervised machine-learning algorithm to predict the risk for dystonia development in susceptible individuals bas

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33316367Открыть статью

Accuracy of diagnostic classification algorithms using cognitive-, electrophysiological-, and neuroanatomical data in antipsychotic-naïve schizophrenia patients.

BACKGROUND: A wealth of clinical studies have identified objective biomarkers, which separate schizophrenia patients from healthy controls o … e and after 6 weeks of antipsychotic monotherapy with amisulpride. Nine configurations of different supervised machine learning algorithms were applied to first estimate the unimodal diagnostic accuracy, and next to estimate the multimodal diagnostic accuracy. Finally, we explored the predictability of symptom remission. RESULTS: Cognitive data significantly classified pati …

Контролируемое клиническое исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30560750Открыть статью