Forensic psychiatric populations commonly contain a subset of persons with schizophrenia spectrum disorders (SSD) who have committed sex off … tient Forensic Therapy at the University Hospital of Psychiatry Zurich between 1982 and 2016. Using supervised machine learning, data on 461 variables retrospectively collected from the records were compared with respect to their relative importance in differentiating between men who had committed sex offenses and men who had committed violent non-sex offenses. The final mac …
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.
Borderline personality disorder (BPD) is a severe personality disorder whose neural bases are still unclear. Indeed, previous studies reported inconsistent findings concerning alterations in cortical and subcortical areas. In the present study, we applied for the first time a combination of an unsupervised machine learning approach known as multimodal canonical correlation analysis plus joint independent component analysis (mCCA+jICA), in combination with a supervised machine learning approach known as random forest, to possibly find covarying gray matter and white matter (GM-WM) circuits that…
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.
A simple predictive biomarker for fatty liver disease is required for individuals with insulin resistance. Here, we developed a supervised machine learning-based classifier for fatty liver disease using fecal 16S rDNA sequencing data. Based on the Kangbuk Samsung Hospital cohort (n = 777), we generated a random forest classifier to predict fatty liver diseases in individuals with or without insulin resistance (n = 166 and n = 611, respectively). The model performance was evaluated based on metrics, including accuracy, area under receiver operating curve (AUROC), kappa, and F1-score. The develo…
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.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are poised to transform infectious disease testing. Uniquely, infectious disease testing is technologically diverse spaces in laboratory medicine, where multiple platforms and approaches may be required to support clinical decision-making. Despite advances in laboratory informatics, the vast array of infectious disease data is constrained by human analytical limitations. Machine learning can exploit multiple data streams, including but not limited to laboratory information and overcome human limitations to provide physicians wi
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.
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by motor and non-motor symptoms, among which vocal impairment is one of the earliest and most prevalent. In recent years, voice analysis supported by machine learning (ML) and deep learning (DL) has emerged as a promising non-invasive method for early PD detection. We conducted a systematic review searching PubMed, Scopus, IEEE Xplore, and Web of Science databases for studies published between 2020 and September 2025. A total of 69 studies met the inclusion criteria and were analyzed in terms of dataset characte
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.
Osteonecrosis of the jaw (ONJ) is a severe bone condition characterized by the progressive destruction of the jawbone, often associated with the long-term use of antiresorptive medications such as bisphosphonates. Early detection of ONJ remains a significant clinical challenge due to the subtle onset of symptoms and limitations in current diagnostic methods, which rely on clinical assessment and radiographic imaging. Conventional techniques, such as panoramic X-rays, computed tomography (CT), and magnetic resonance imaging (MRI), often fail to detect early-stage ONJ, delaying diagnosis until m
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.
BACKGROUND: With the accelerating aging of the global population, muscle health issue occurs commonly as an age-related process in older peo … s. For predicting low muscle mass (by classification) or ASMI (by regression), three representative supervised machine learning models were constructed. To make the prediction behavior of the model transparent and ease clinical use, SHAP algorithm and Shiny framework were utilized, respectively.
RESULTS: 569 Chinese community-dwelling older adult were enrolled. Among them, …
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.
INTRODUCTION: Horizontal gene transfer (HGT), the movement of genetic material between unrelated organisms, is widely recognized as an important driver of genome evolution in bacteria. In eukaryotes, however, the evolutionary impact of HGT remains debated. The identification of interkingdom HGT (iHGT) is especially challenging due to the lack of gold standard methods. While automated approaches for iHGT candidate detection exist, the interpretation of phylogenetic tree topologies into biologically meaningful evolutionary patterns has traditionally depended on expert manual inspection, a proces
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.
Subacute ruminal acidosis (SARA) is a common metabolic disorder in early lactation dairy cows that negatively affects rumen function, milk p … lk yield, and milk composition obtained from intraruminal boluses and an in-line milk analyzer. Six supervised machine learning classifiers were developed to classify SARA status based on combined sensor data. Among the evaluated models, SVM demonstrated the highest discriminatory performance, which achieved an area under the curve (AUC) of 0.97, accuracy of 0.95, sensitivit …
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: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a severe condition with high morbidity and mortality, characterized by significant clinical heterogeneity. This heterogeneity complicates treatment selection and patient inclusion in clinical trials. Therefore, the objective of this study is to identify physiological subphenotypes of ARDS using machine learning, and to determine ventilatory variables that can effectively discriminate between these subphenotypes in a bedside setting with high performance, highlighting potential utility for future clinical stratification approaches.
ME
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: Clinicians encounter significant challenges in quickly and accurately identifying the bacterial species responsible for patient bacteremia and in selecting appropriate antibiotics for timely treatment. This study introduces a novel approach that combines immune response data from routine blood counts with assessments of immune cell activation, specifically through quantitative measurements of Rho family GTPase activity. The combined data were used to develop a machine-learning model capable of distinguishing specific classes of bacteria and their associations.
METHODS: We aimed
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: Preeclampsia, a complex and unpredictable pregnancy complication, poses significant challenges in predicting maternal outcomes, … 4 patients.
METHODS: We employed innovative genetic algorithm strategies, integrating two distinct supervised machine learning models. These aim to accurately forecast key maternal risks associated with preeclampsia and determine the optimal timing for delivery. This approach culminates in a unique ensemble framework, comprising a primary model for assessing the risk of adv …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Efforts to develop neuroimaging-based biomarkers in major depressive disorder (MDD), at the individual level, have been limited … statistical harmonization of imaging variables to account for site and scanner variations, and semi-supervised machine learning methods that identify dominant patterns associated with MDD from neural structure and function in healthy participants.
RESULTS: We are applying an iterative process by defining the neural dimensions that characterise deeply phenotyped samples and …
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 AND AIMS: Participating in online gambling is associated with an increased risk for experiencing gambling-related harms, driving calls for more effective, personalized harm prevention initiatives. Such initiatives depend on the development of models capable of detecting at-risk online gamblers. We aimed to determine whether machine learning algorithms can use site data to detect retrospectively at-risk online gamblers indicated by the Problem Gambling Severity Index (PGSI).
DESIGN: Exploratory comparison of six prominent supervised machine learning methods (decision trees, random f…
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.
BACKGROUND: Lung cancer is the most threatening malignant tumor to human health and life. Using a variety of machine learning algorithms and … rly-stage lung cancer in females.
CONCLUSIONS: An integrated application based on supervised and unsupervised machine learning algorithms could effectively explore the potential links contained in the clinical data and reveal the differences in fibrinogen levels in different clinical stages of lung cancer between the sexes, which could provide a new reference basis for lung …
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: Early clinical recognition of sepsis can be challenging. With the advancement of machine learning, promising real-time models to predict sepsis have emerged. We assessed their performance by carrying out a systematic review and meta-analysis.
METHODS: A systematic search was performed in PubMed, Embase.com and Scopus. Studies targeting sepsis, severe sepsis or septic shock in any hospital setting were eligible for inclusion. The index test was any supervised machine learning model for real-time prediction of these conditions. Quality of evidence was assessed using the Grading of Reco…
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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 evaluate the diagnostic performance of bone texture analysis (TA) combined with machine learning (ML) algorithms in standard CT scans to identify patients with vertebrae at risk for insufficiency fractures.
MATERIALS AND METHODS: Standard CT scans of 58 patients with insufficiency fractures of the spine, performed between 2006 and 2013, were analyzed retrospectively. Every included patient had at least two CT scans. Intact vertebrae in a first scan that either fractured ("unstable") or remained intact ("stable") in the consecutive scan were manually segmented on mid-sagittal refor
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: Oral cancer is a major public health problem among the population of India. In rural setting whereby there is exposure to high-r … sed on guidelines of the World Health Organization. Cross-validation was used to develop and assess supervised machine learning models that comprise support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost). SHapley Additive explanations (SHAP) were used to determine model interpretability and populations-level risk stratification was done using unsuperv …
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.
INTRODUCTION: Preterm birth is a leading cause of infant mortality and morbidity. Despite the improvement in the overall mortality in premat … CHA Bundang Medical Center Neonatal Intensive Care Unit dataset was classified using two well-known supervised machine learning algorithms, namely support vector machine (SVM) and logistic regression (LR). A five-fold cross-validation, and several performance measures, including accuracy, precision, recall and F1-score were used to compare classifier performances. We further …
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.
AIMS: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is characterized by the presence of hepatic steatosis and at least one of five cardiometabolic risk factors, leading to the development of cardiovascular-kidney-metabolic syndrome including chronic kidney disease (CKD). However, the impact of heterogeneity of MASLD on new onset of CKD remains unclear. We explored the relationship between subgroups of MASLD divided by using a machine learning (ML) model called supervised clustering and the development of CKD during a 10-year follow-up period.
METHODS: A total of 12,168 Japa
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