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: 51 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

Machine learning allows robust classification of visceral fat in women with obesity using common laboratory metrics.

The excessive accumulation and malfunctioning of visceral adipose tissue (VAT) is a major determinant of increased risk of obesity-related c … mpare the performance of the multilinear regression model (MLR) in estimating VAT and six different supervised machine learning classifiers, including logistic regression (LR), support vector machine and decision tree-based models, to categorize 149 women living with obesity. For clustering, the study population was categorized into classes 0, 1, and 2 according to their VAT …

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 39068287Открыть статью

Raman spectroscopy coupled with interpretable machine learning for early detection of citrus Huanglongbing.

Citrus Huanglongbing (HLB), caused by Candidatus Liberibacter asiaticus, threatens global citrus production, while early diagnosis is hindered by a prolonged asymptomatic period and laboratory-intensive methods. This study establishes a non-destructive framework integrating portable Raman spectroscopy, reference compound validation, optimized machine learning, and model interpretability for early HLB detection. A total of 1025 Thai pomelo leaves yielding 3075 spectra were classified into four categories: healthy, early HLB, symptomatic HLB, and nutrient deficiency. Class-specific spectral vari

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 42892243Открыть статью

Artificial Intelligence- and Machine Learning-Assisted Structure-Based Virtual Screening of Compounds That Target 15PGDH.

Background: Skeletal muscle (SM) plays a critical role in movement, metabolism, and organ protection, with its maintenance and regeneration relying on muscle satellite (stem) cells (MSCs). Prostaglandin E2 (PGE2) regulates MSCs, but PGE2 levels decline with aging due to increased catabolism by 15-hydroxyprostaglandin dehydrogenase (15PGDH), a negative regulator of muscle repair. Methods: This study aimed to employ artificial intelligence and machine learning (ML)-assisted, structure-based screening approaches to identify novel 15PGDH inhibitors. Supervised models (support vector machine, rando

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 42654074Открыть статью

Machine learning-based models to predict the conversion of normal blood pressure to hypertension within 5-year follow-up.

BACKGROUND: Factors contributing to the development of hypertension exhibit significant variations across countries and regions. Our objective was to predict individuals at risk of developing hypertension within a 5-year period in a rural Middle Eastern area. METHODS: This longitudinal study utilized data from the Fasa Adults Cohort Study (FACS). The study initially included 10,118 participants aged 35-70 years in rural districts of Fasa, Iran, with a follow-up of 3,000 participants after 5 years using random sampling. A total of 160 variables were included in the machine learning (ML) models

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 38483860Открыть статью

Objective quantification of suckling biomechanics in infants with and without tongue-tie using hydraulic differential-pressure recording and machine learning.

INTRODUCTION: Objective assessment of infant suckling biomechanics remains limited despite decades of pressure-based measurement research, and tongue-tie (ankyloglossia) is still largely evaluated using semi-quantitative anatomical scoring. We developed a hydraulic differential-pressure device - the electronic baby bottle (EBB) - designed to record real-time net intraoral mechanical load during nutritive suckling through a fluid-filled sensing cavity with a controlled air inclusion coupled to a differential pressure transducer. This study aimed to: (1) describe the EBB measurement principle, (

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 42851779Открыть статью

The FINESSE (Artificial Intelligence Stress Echo) study to develop and validate machine learning-based model to improve risk prediction in patients undergoing stress echocardiography for the assessment of inducible myocardial ischaemia (FINESSE Protocol).

AIMS: Coronary artery disease (CAD) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, necessitating accurate diagnostic strategies and robust risk stratification. The FINESSE (Artificial Intelligence Stress Echo) study aims to develop and validate machine learning-based models to improve risk prediction in patients undergoing stress echocardiography (SE) for the assessment of inducible myocardial ischaemia, and to implement a structured AI-driven risk reclassification framework to support clinical decision-making. METHODS AND ANALYSIS: This is a retrospective observational study o

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 42695072Открыть статью

First-in-human pilot study of broadband optical spectroscopy (BOS) as noninvasive surveillance for necrotizing enterocolitis (NEC).

BACKGROUND: Necrotizing enterocolitis (NEC) lacks predictive biomarkers and objective early diagnostic markers. Broadband optical spectroscopy (BOS), a transcutaneous noninvasive tool, has previously demonstrated diagnostic specificity and early predictive power for NEC in a mouse model. Here, in continuation of the translational development, we report a first-in-human observational study in premature infants. METHODS: An apparatus for BOS in infants was assembled comprising a handheld probe with broad-spectrum light source coupled to a laboratory-grade spectrometer (ASD LabSpec 4, Malvern Pa

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск 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 41643767Открыть статью

Airway coach project: development of a machine learning-based model using clinical and ultrasound parameters to support videolaryngoscopy strategy.

BACKGROUND: Videolaryngoscopy (VL) is recommended as a first-line technique for tracheal intubation; however, existing airway assessment tools-largely derived from direct laryngoscopy-provide limited guidance for videolaryngoscopy-specific decisions such as blade selection or anticipated adjunct use. Point-of-care airway ultrasound offers additional anatomical information that may complement conventional clinical assessment. Multimodal approaches integrating clinical and ultrasound-derived variables may improve pre-procedural videolaryngoscopy planning. METHODS: In this single-centre prospect

СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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 42316024Открыть статью

Modeling diarrhea in children under five in Somaliland: A machine learning analysis using SLDHS 2020 data.

BACKGROUND: Diarrhea remains a leading cause of morbidity and mortality among children under five years of age, particularly in low- and middle-income countries. This study investigated the prevalence and determinants of diarrhea in Somaliland using nationally representative data from the 2020 Somaliland Health and Demographic Survey (SLDHS) 2020. METHODS: We employed a cross-sectional study design and analyzed data from 1,112 women (aged 15-49) and their children under the age of five from six geographic regions in Somaliland. Variables were selected based on data availability in SLDHS 2020,

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 41880305Открыть статью

Ensemble Machine Learning Models for Predicting Death in Post-Acute Skilled Nursing Facilities.

OBJECTIVE: Patients discharged from hospitals to skilled nursing facilities (SNFs) for post-acute care are at high risk for adverse outcomes, including death. We aimed to develop machine learning (ML) models that predict death within 30 or 180 d after patients are discharged to SNFs. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: Patients discharged to any of 75 SNFs in our region between October 1, 2019, and June 30, 2021, after being hospitalized at the Mayo Clinic in Rochester, Minnesota, or Mayo Clinic Health System. METHODS: Ensemble ML models for predicting 30- or 180-d

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 42000379Открыть статью

Complexity of resting cortical activity predicts neurophysiological responses to theta-burst stimulation but fails to generalize: A rigorous machine-learning approach.

BACKGROUND: Substantial variability in individual responses to intermittent theta-burst stimulation (iTBS) limits its clinical efficacy, yet … d most importantly lacked independent validation sets. METHODS: To address these gaps, we employed supervised machine learning models that integrated baseline resting-state EEG (rsEEG) features and baseline transcranial magnetic stimulation (TMS)-evoked measures, including motor-evoked potentials (MEPs) and TMS-evoked potentials (TEPs), to predict neurophysiological respons …

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 42060616Открыть статью

Whole-genome sequencing and bioinformatic tools powered by machine learning to identify antibiotic-resistant genes and virulence factors in Escherichia coli from sepsis.

Extended-spectrum β-lactamase-producing Escherichia coli poses a global public health threat. Here, we performed a hospital-based study that reinforced the necessity for rapid antimicrobial resistance (AMR) and virulence gene mapping of clinical E. coli isolates. Whole-genome sequencing of 18 sepsis-causing E. coli strains was performed to identify multidrug resistance (MDR) and virulence factor genes and to correlate these with antibiotic use in patients with sepsis. We identified various global and emerging MDR sequence types, utilizing a supervised machine learning approach to elucidate the…

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 40788305Открыть статью

Crafting an innovative one health-aligned machine learning framework for neglected tropical diseases elimination.

INTRODUCTION: Strategic investment in new interventions is crucial for controlling and eliminating NTDs. However, selecting the optimal inte … three parts: the disease dynamics model (the white box), the emulation process (the black box with supervised machine learning methods), and their joint contribution to optimizing the intervention strategy (the grey box). We demonstrate how this optimized strategy supports the development of new disease intervention tools using clonorchiasis as an example. RESULTS: The com …

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 40669598Открыть статью

Embracing Computer Vision for Diagnostic Maxillofacial Imaging - An Artificial Intelligence Machine Learning (AIML)Pilot Project.

BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming healthcare, particularly in diagnostic medical imaging. For Nigerian Oral and Maxillofacial surgeons, embracing AI technologies is essential to improve diagnostic accuracy and maintain global relevance. This study aimed to demonstrate the potential of machine learning (ML) tools in enhancing diagnostic precision in maxillofacial radiology. METHODOLOGY: A supervised learning model was developed using Google's Teachable Machine, a no-code ML platform based on computer vision. Radiological images of histologically confirmed lesions

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 41169818Открыть статью

VacSol-ML(ESKAPE): Machine learning empowering vaccine antigen prediction for ESKAPE pathogens.

The ESKAPE family, comprising Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, and Enterobacter spp., poses a significant global threat due to their heightened virulence and extensive antibiotic resistance. These pathogens contribute largely to the prevalence of nosocomial or hospital-acquired infections, resulting in high morbidity and mortality rates. To tackle this healthcare problem urgent measures are needed, including development of innovative vaccines and therapeutic strategies. Designing vaccines involves a complex and

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 39126830Открыть статью

Machine learning assisted feature identification and prediction of hemodynamic endpoints using computed tomography in patients with CTEPH.

Chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) is a rare but potentially curable cause of pulmonary hypertension (PH). Currently PH is diagnosed by right heart catheterisation. Computed tomography (CT) is used for ruling out other causes and operative planning. This study aims to evaluate importance of different quantitative/qualitative imaging features and develop a supervised machine learning (ML) model to predict hemodynamic risk groups. 127 Patients with diagnosed CTEPH who received preoperative right heart catheterization and thoracic CTA examinations (39 ECG-gated; 88 non-ECG gate…

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 38143250Открыть статью

Clinical Course of Patients in Cardiogenic Shock Stratified by Phenotype.

BACKGROUND: Cardiogenic shock (CS) patients remain at 30% to 60% in-hospital mortality despite therapeutic innovations. Heterogeneity of CS … < 0.001). CONCLUSIONS: The findings support the universal applicability of these phenotypes using supervised machine learning. CS phenotypes may inform the design of future clinical trials and enable management algorithms tailored to a specific CS phenotype.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 37354148Открыть статью

Application of machine learning methods in predicting schizophrenia and bipolar disorders: A systematic review.

BACKGROUND AND AIM: Schizophrenia and bipolar disorder (BD) are critical and high-risk inherited mental disorders with debilitating symptoms. Worldwide, 3% of the population suffers from these disorders. The mortality rate of these patients is higher compared to other people. Current procedures cannot effectively diagnose these disorders because it takes an average of 10 years from the onset of the first symptoms to the definitive diagnosis of the disease. Machine learning (ML) techniques are used to meet this need. This study aimed to summarize information on the use of ML techniques for pred

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 36589632Открыть статью

Investigating phenotypes of pulmonary COVID-19 recovery: A longitudinal observational prospective multicenter trial.

BACKGROUND: The optimal procedures to prevent, identify, monitor, and treat long-term pulmonary sequelae of COVID-19 are elusive. Here, we characterized the kinetics of respiratory and symptom recovery following COVID-19. METHODS: We conducted a longitudinal, multicenter observational study in ambulatory and hospitalized COVID-19 patients recruited in early 2020 (n = 145). Pulmonary computed tomography (CT) and lung function (LF) readouts, symptom prevalence, and clinical and laboratory parameters were collected during acute COVID-19 and at 60, 100, and 180 days follow-up visits. Recovery kin

СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 35131031Открыть статью

Perfusion heterogeneity of cerebral small vessel disease revealed via arterial spin labeling MRI and machine learning.

Cerebral small vessel disease (CSVD) is associated with altered cerebral perfusion. However, global and regional cerebral blood flow (CBF) are highly heterogeneous across CSVD patients. The aim of this study was to identify subtypes of CSVD with different CBF patterns using an advanced machine learning approach. 121 CSVD patients and 53 healthy controls received arterial spin label MRI, T1 structural MRI and clinical measurements. Regional CBF were used to identify distinct perfusion subtypes of CSVD via a semi-supervised machine learning algorithm. Statistical analyses were used to explore al…

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 36037662Открыть статью