BACKGROUND: Artificial intelligence is based on algorithms that enable machines to perform tasks and activities that generally require human intelligence, and its use offers innovative solutions in various fields. Machine learning, a subset of artificial intelligence, concentrates on empowering computers to learn and enhance from data autonomously; this narrative review seeks to elucidate the utilization of artificial intelligence in fostering physical activity, training, exercise, and health outcomes, addressing a significant gap in the comprehension of practical applications.
METHODS: Only
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Transition states (TSs) govern the rates and outcomes of chemical reactions, making their accurate prediction a central challenge in computational chemistry. Although recent machine learning models achieve near-chemical accuracy in the prediction of TS structures and the associated reaction barriers for small organic reactions, their ability to generalize beyond the training domain remains largely unexplored. Here we introduce targeted benchmarks to probe chemical and structural novelty in generative TS prediction. Building on Transition1x, a large-scale dataset of reactions involving small or
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.
Premature mortality from cardio-cerebrovascular diseases represents an increasing burden on health systems, particularly in urban contexts across Latin America. This study analyzes mortality records in Bogotá from 2010 to 2022 via descriptive analysis, time series, and machine learning models. It includes deaths among individuals aged over 30, classified as premature or nonpremature based on a 75-year threshold1. Supervised models were trained using sociodemographic, insurance-related, and underlying cause-of-death variables, and their performance was evaluated via standard metrics. The random
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.
Grassroots recyclers play a fundamental role in solid waste management in Ecuador; however, they often work under precarious conditions that may compromise their health. This study aimed to identify factors associated with nutritional status, operationalized as the presence or absence of nutritional alterations, among grassroots recyclers through supervised machine learning approaches. Data from 303 recyclers from three Ecuadorian cities (Cuenca, Macas, and La Libertad) were analyzed, incorporating sociodemographic, occupational, and health-related variables. Nutritional alterations were defin…
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 Landing Error Scoring System (LESS) is an assessment tool used for identifying movement patterns linked with non-contact anterior crucia … gmented into the key phases of the double-leg jump-landing. A total of 218 jumps were used to train supervised machine learning models using various subsets of the processed dataset, including extracted temporal and statistical features. Performance metrics were extracted, and the best performing models for each scoring item were evaluated against a majority-class baseline 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.
BACKGROUND: Endometriosis is a chronic inflammatory disorder affecting ~ 10% of reproductive-age women, often causing pelvic pain and infertility. Despite its prevalence, diagnosis remains delayed due to non-specific symptoms and lack of reliable non-invasive biomarkers. Emerging evidence implicates the microbiome in disease pathogenesis.
RESULTS: We analyzed uterine microbiomes from 266 tissue samples collected during either the proliferative or secretory phase, using 16S rRNA gene sequencing. Genus-level analysis revealed variable Lactobacillus abundance among all individuals. Prevotella sh
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.
Thyroglobulin (Tg) is a clinically established biomarker for thyroid cancer; however, its diagnostic specificity remains limited due to conf … four glycopeptide variants showed observable grouping of tumor versus normal samples. Furthermore, supervised machine learning models were used to evaluate these features, with a neural network achieving the highest diagnostic performance (area under the curve [AUC] = 0.83). Feature importance analysis indicated that Asn1365-HexNAc(3)Hex(6) was the strongest contributor to …
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 lim … and their combination. Repeated stratified 5-fold nested cross-validation was used to evaluate nine supervised machine learning algorithms, and SHAP analysis was used to evaluate the interpretability of the models. The multilayer perceptron model obtained an AUC of 0.792 and an MCC of 0.470, whereas the combination VEP-MEG model performed the best in differentiating HC from …
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.
Electroencephalography (EEG) recordings with visual stimuli require detailed coding to determine the periods of participant's attention. Here we propose to use a supervised machine learning model and off-the-shelf video cameras only. We extract computer vision-based features such as head pose, gaze, and face landmarks from the video of the participant, and train the machine learning model (multi-layer perceptron) on an initial dataset, then adapt it with a small subset of data from a new participant. Using a sample size of 23 autistic children with and without co-occurring ADHD (attention-defi…
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: Early prediction of the efficacy of local epicardial radiofrequency ablation (LERFA) is crucial for optimizing the robotic treat … harmonic components, were extracted from the first 5 seconds of each time-impedance curve. Several supervised machine learning approaches were then tested to predict LERFA efficacy.
RESULTS: Random Forest demonstrated the highest performance, achieving 94.5% accuracy, 88.3% sensibility, and 97.2% specificity. This Random Forest model significantly outperformed the benchmar …
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: The use of the electrodermal activity (EDA) signal for health diagnostics is becoming increasingly popular. The increase is due to advances in computational methods such as machine learning (ML) and the availability of wearable devices capable of better measuring EDA signals. One field where work on EDA has significantly increased is sleep research, as changes in EDA are related to different aspects of sleep and sleep health such as sleep stages and sleep-disordered breathing; for example, obstructive sleep apnoea (OSA).
METHODS: In this work, we used supervised machine learning…
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 AND AIM: While liver biopsy remains the reference standard for assessing hepatic fibrosis, the major prognostic factor in metabol … nced fibrosis, achieving area under the curve scores exceeding 0.75 across all models.
CONCLUSION: Supervised machine learning algorithms incorporating plasma PDGFRβ and PSD4 DNA methylation levels show promise as a non-invasive approach for assessing hepatic fibrosis in MASLD.
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 AND OBJECTIVE: Retinopathy of prematurity (ROP), a proliferative vascular eye disease, is one of the leading causes of blindness in childhood and prevails in premature infants with low-birth-weight. The recent progress in digital image analysis offers novel strategies for ROP diagnosis. This paper provides a comprehensive review on the development of digital diagnosing systems for ROP to software researchers. It may also be adopted as a guide to ophthalmologists for selecting the most suitable diagnostic software in the clinical setting, particularly for the remote ophthalmic suppor
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.
Microelectrode arrays (MEAs) provide powerful platforms for large-scalein vitrocardiac tissue analysis. We present a machine learning (ML)-assisted framework for multimodal characterization of cardiomyocyte activity recorded using a transparent thin-film-transistor MEA, allowing simultaneous acquisition of electrophysiological and optical data. The features of both modalities were integrated, and unsupervised learning identified contraction patterns without prior labels. Reliability was assessed with supervised models and SHapley Additive Explanations to confirm feature importance and label 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.
Craniopharyngioma is a congenital brain tumor with clinical characteristics of hypothalamic-pituitary dysfunction, increased intracranial pressure, and visual field disorder, among other injuries. Its clinical diagnosis mainly depends on radiological examinations (such as Computed Tomography, Magnetic Resonance Imaging). However, assessing numerous radiological images manually is a challenging task, and the experience of doctors has a great influence on the diagnosis result. The development of artificial intelligence has brought about a great transformation in the clinical diagnosis of craniop
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.
Artificial intelligence applied to mass spectrometry-based metabolomics and lipidomics has advanced through three technological generations: chemometric and classical machine learning, deep learning, and self-supervised foundation models, with large language models so far entering mainly at the edges. The metabolome and lipidome lie closest to drug action, yet they have been among the slowest omics layers to adopt modern artificial intelligence. This paradox arises from their downstream position, which leaves them without a closed molecular reference and without the standardized, readily model
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.
Early detection of Atrial Fibrillation (AFib) is crucial to prevent stroke recurrence. New tools for monitoring cardiac rhythm are important … r system, and radial PPG (rPPG) measured using a wearable commercial wristband. We compared various supervised machine learning techniques including k-nearest neighbors, decisions trees, and a two-class support vector machine (SVM). SVM provided the best performance. fPPG signals were used to build the model and achieved 0.9477 accuracy when tested on the data from the fPPG …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
We assessed the feasibility of a data-driven imaging biomarker based on weakly supervised learning (DIB; an imaging biomarker derived from large-scale medical image data with deep learning technology) in mammography (DIB-MG). A total of 29,107 digital mammograms from five institutions (4,339 cancer cases and 24,768 normal cases) were included. After matching patients' age, breast density, and equipment, 1,238 and 1,238 cases were chosen as validation and test sets, respectively, and the remainder were used for training. The core algorithm of DIB-MG is a deep convolutional neural network; a dee
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: The high variability of workloads makes it very difficult for cloud datacenters to efficiently schedule their tasks and resource allocation. The correct forecasting of future resource utilization allows us to proactively scale and implement more sophisticated scheduling policies, which eventually results in has potential to improve resource utilization and fewer failures.
METHODS: This study uses the Google Cluster Trace v3 dataset, which contains a wealth of job and task data (start and end times, CPU and memory usage, scheduling class, and priority) to create supervised machine
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: To develop and internally validate an interpretable, non-invasive machine learning framework to predict detrusor underactivity (DU) in patients with benign prostatic hyperplasia (BPH).
METHODS: This retrospective cohort study enrolled 538 urodynamically evaluated BPH patients. A rigorous multidimensional feature selection pipeline (LASSO, Boruta, and Recursive Feature Elimination) distilled 15 baseline clinical, anatomical, and uroflowmetry parameters into a parsimonious five-feature subset. Five supervised machine learning algorithms were trained and systematically compared. Shapl…
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.
MedElevator
Войти в исследования