INTRODUCTION: To facilitate rapid and effective diagnosis of COVID-19, effective screening can alleviate the challenges facing healthcare systems. We aimed to develop a machine learning-based prediction of COVID-19 diagnosis and design a graphical user interface (GUI) to diagnose COVID-19 cases by recording their symptoms and demographic features.
METHODS: We implemented different classification models including support vector machine (SVM), Decision tree (DT), Naïve Bayes (NB) and K-nearest neighbor (KNN) to predict the result of COVID-19 test for individuals. We trained these models by data
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: Acute renal failure remains a significant complication after open thoracoabdominal aortic aneurysm (TAAA) repair and is associated with high mortality. Rigorous risk estimation for this complication is vital for these patients.
METHODS: Data were analyzed from 2809 patients who underwent elective, open TAAA repair between 1986 and 2024 at a single practice. Persistent renal failure was defined as the need for dialysis at time of operative discharge (including any hospital transfer) or death. The effectiveness of 4 predictive models-multivariable logistic regression, random forest,
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: Models for forecasting individual clinical progression trajectories in early Alzheimer's disease (AD) are needed for optimizing clinical studies and patient monitoring.
METHODS: Prediction models were constructed using a clinical trial training cohort (TC; n = 934) via a gradient boosting algorithm and then evaluated in two validation cohorts (VC 1, n = 235; VC 2, n = 421). Model inputs included baseline clinical features (cognitive function assessments, APOE ε4 status, and demographics) and brain magnetic resonance imaging (MRI) measures.
RESULTS: The model using clinical featur
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.
Recent large-scale genome-wide association studies have identified tens of genetic loci robustly associated with Body Mass Index (BMI). Gene expression profiles were also found to be associated with BMI. However, accurate prediction of obesity risk utilizing genetic data remains challenging. In a cohort of 75 individuals, we integrated 27 BMI-associated SNPs and obesity-associated gene expression profiles. Genetic risk score was computed by adding BMI-increasing alleles. The genetic risk score was significantly correlated with BMI when an optimization algorithm was used that excluded some SNPs
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.
BACKGROUND: With the increasing volume and complexity of medical data, clustering methods have become valuable tools for discovering hidden patterns in unlabeled datasets.
OBJECTIVE: This study aims to compare the performance of different clustering algorithms for analyzing medical datasets, and evaluate the effectiveness of different clustering quality criteria, including internal, stability and external metrics.
METHODS: A descriptive analysis was conducted on five publicly available medical datasets: Indian Liver Patient Disease (ILPD), Breast Cancer, Pima Indians Diabetes, Statlog (Heart
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.
Ignition cases involving arsons are typically handled by forensic experts who examine spectra of samples collected from scenes of fire to test for the existence or absence of ignitable liquids. This is tedious work, since many cases do not involve such liquids. To facilitate this process, we have developed in this work a Machine Learning (ML)-based workflow for samples' classification based on their gas chromatography (GC) chromatograms (i.e., spectra). To this end, annotated spectra of 181 samples containing three groups of liquids (petroleum distillates, gasoline, and an assortment of other
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: To explore modifications of the 2021 European Resuscitation Council/European Society of Intensive Care Medicine (ERC/ESICM) guideline algorithm for neuroprognostication after cardiac arrest to improve its prognostic accuracy.
METHODS: Post-hoc analysis of four prospective multicentre studies (TTM, TTM2, KORHN and ProNeCA). We raised the Glasgow Coma Scale motor (GCS-M) inclusion threshold at 72 h after cardiac arrest from the current GCS-M < 4 to GCS-M < 6 (all unconscious patients). Secondly, we included good outcome predictors (GCS-M 4-5, neuron-specific enolase < 17 µg/L, benign e
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
Heart-rate variability has proved a valid tool in prognosis definition of patients with congestive heart failure (CHF). Previous research has documented Poincaré plot analysis as a valuable approach to study heart-rate variability performance among different subjects. In this paper, we explored the possibility to feed machine-learning (ML) algorithms using unconventional quantitative parameters extracted from Poincaré plots (generated from 24-h electrocardiogram recordings) to classify patients with CHF belonging to different New York Heart Association (NYHA) classes. We performed in sequence
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: The interactions between pathogen proteins and their hosts allow pathogens to manipulate host cellular mechanisms to their advantage. The identification of host proteins that are targeted by virulent pathogen proteins is crucial to increase our understanding of infection mechanisms and to propose new therapeutics that target pathogens. Understanding the virulence mechanisms of pathogens requires a detailed molecular description of the proteins involved, but acquiring this knowledge is time consuming and prohibitively expensive. Therefore, we develop a statistical method based on hy
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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in the management of aortic dissection, particularly type B aortic dissection (TBAD), in which diagnosis, risk stratification, and procedural decision-making remain complex and time sensitive. This narrative review aims to synthesize current evidence and highlight evolving applications of AI, including machine learning, deep learning, and computational modeling, across the continuum of TBAD care. AI-driven computer vision models have demonstrated high accuracy in automated detection, classification, and segmentation of aortic di
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.
In Korean medicine (KM), kidney deficiency represents age-related physiological decline theoretically linked to depression. However, its empirical predictive value in modern clinical frameworks remains underexplored. This study aimed to develop and validate a machine learning model predicting depression in middle-aged adults by integrating kidney deficiency with psychosocial variables. We analyzed baseline data from 1000 community-dwelling adults aged 50-65 from the Korean Medicine for Aging Cohort study. Depression was defined using the Geriatric Depression Scale Short Form (GDS-SF-K ≥ 5). Pr
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.
PURPOSE: Frailty is increasingly recognized as a predictor of poor surgical outcomes, yet its preoperative assessment in patients with non-small-cell lung cancer (NSCLC) remains challenging. This study aimed to develop and validate a high-performance predictive model for assessing frailty risk using routinely available clinical parameters and machine learning (ML) techniques.
METHODS: This single-center, cross-sectional study enrolled 489 preoperative patients with NSCLC hospitalized from April to October 2024. Participants were randomly divided into training (n = 342) and validation (n = 147
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.
BACKGROUNDSuboptimal fetal growth (SFG), being born small for gestational age (SGA), and catch-up (CU) growth are, individually and together, linked to cardiometabolic risks. However, not all develop adverse outcomes. This study aimed to validate a transcriptomic signature to identify individuals at greatest cardiometabolic risk.METHODSUsing National Heart, Lung and Blood Institute (NHLBI) criteria to define cardiometabolic risk, healthy and prehypertensive 17-year-olds were identified in the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) (UK) childhood cohort. Epigenomic and transcr
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: To develop a machine learning-based modeling approach for extracting elastic stiffness estimates from Ocular Response Analyzer (ORA) waveforms.
DESIGN: Prospective observational cohort study with model training and testing using a development dataset and validation with an independent validation dataset.
METHODS: Participants were prospectively enrolled into 6 cohorts for the development dataset, including control subjects, individuals diagnosed with keratoconus, diabetes mellitus with retinopathy and without retinopathy, primary open-angle glaucoma, and ocular hypertension. An inde
СтатьяНаблюдательное 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: With pancreatic cancer’s dismal prognosis, developing accurate predictive tools is crucial for personalized treatment. This study aims to develop and evaluate a radiomics-3D deep learning fusion model to enhance survival prediction accuracy and explore its potential for clinical risk stratification in pancreatic cancer patients. METHODS: This study retrospectively analyzed from pancreatic cancer patients treated at two hospitals between 2013 and 2023. Patients were split into training and test cohorts (7:3). Baseline clinical data and portal venous phase contrast-enhanced CT images
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: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is associated with a high rate of early recurrence (ER) after radical resection, which significantly affects long-term survival. Currently, no reliable system exists for predicting ER in these patients. This study aimed to develop a machine learning (ML) model combining intratumoral and peritumoral radiomic features with body composition to predict the ER risk in patients with PDAC following radical resection.
MATERIALS AND METHODS: This study included patients with PDAC who underwent upfront surgery at four hospitals between June 2014 and D
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: The Baveno VII consensus suggested different splenic stiffness measurement (SSM) cut-offs to predict High-Risk Esophageal Varices (HREV) and clinically significant portal hypertension (CSPH) in patients with cirrhosis. Few studies have validated these cut-offs using spleen-dedicated 100 Hz transient elastography (TE). We have assessed the diagnostic performance of SSM in predicting HREV and CSPH using a spleen-dedicated 100 Hz TE and compared it with other noninvasive algorithms.
METHODS: This is a single-centre prospective study including patients with cirrhosis. Endoscopy, spl
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: This study developed a habitat-based radiomics classifier from CT images to predict HPV status in oropharyngeal cancer (OPC).
METHODS: We analyzed pretreatment CT scans from 192 OPC patients. Tumor habitats were generated using a two-level unsupervised clustering approach, and radiomics features were calculated from both intratumoral and habitat-defined subregions. HPV ground truth was based on p16 IHC, and the ROSE algorithm was used to address class imbalance (85% HPV-positive). LASSO regression was used for feature selection. We developed and compared three separate models for s
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: The aim is to investigate induced higher-order aberrations (HOA)s and astigmatism as a result of non-toric ortho-k lens decentration and utilise artificial intelligence (AI) to predict its magnitude and direction. Methods: Medmont E300 Video topographer was used to scan 249 corneas before and after ortho-k wear. Custom-built MATLAB codes extracted topography data and determined lens decentration from the boundary and midpoint of the central flattened treatment zone (TZ). An evaluation was carried out by conducting Zernike polynomial fittings via a computer-coded digital signal proc
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: Cancer-associated fibroblasts (CAFs) are found in primary and advanced tumours. They are primarily involved in tumour progression through complex mechanisms with other types of cells in the tumour microenvironment. However, essential fibroblasts-related genes (FRG) in bladder cancer still need to be explored, and there is a shortage of an ideal predictive model or molecular subtype for the progression and immune therapeutic assessment for bladder cancer, especially muscular-invasive bladder cancer based on the FRG.
MATERIALS AND METHODS: CAF-related genes of bladder cancer were id
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.
MedElevator
Войти в исследования