Доктор Максвелл Трентон, PhD

Обзор исследования «Искусственный интеллект в прогнозировании качества продуктов питания: применение ансамблевых моделей машинного обучения для динамического прогнозирования pH свинины и изменений цвета мяса» Это исследование представляет собой подход, основанный на химии пищи, для прогнозирования динамики качества свинины после убоя, с акцентом на биохимические механизмы, определяющие изменение pH и развитие цвета мяса в течение 48 часов. […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования Исследование «Применение профилирования пептидома на основе MALDI-TOF MS для идентификации Bacillus cereus, Staphylococcus aureus и Escherichia coli в одиночных и смешанных инокулятах» направлено на улучшение методов идентификации бактериальных видов в смешанных пробах, что критично для безопасности пищевых продуктов. Целью работы является интеграция профилей пептидома, полученных с помощью MALDI-TOF MS, с искусственным интеллектом (ИИ) […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования Исследование «Прямое обнаружение и дифференциация клады Vibrio harveyi с использованием MALDI-TOF MS, интегрированного с искусственным интеллектом для эффективного управления вспышками» направлено на улучшение идентификации видов Vibrio harveyi, что критически важно для безопасности морепродуктов и контроля заболеваний в аквакультуре. В отличие от существующих методов, которые показывают ограниченные результаты, данное исследование предлагает новый подход с […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Evaluating the Usability of an HIV Prevention Artificial Intelligence Chatbot in Malaysia: National Observational Study» Исследование «Evaluating the Usability of an HIV Prevention Artificial Intelligence Chatbot in Malaysia» направлено на оценку удобства использования веб-чат-бота на основе искусственного интеллекта (ИИ) для повышения тестирования на ВИЧ среди мужчин, имеющих секс с мужчинами (МСМ) в Малайзии. […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования Исследование «Exploring the relationship between education and academic ability in childhood with healthcare utilization in adulthood: findings from the Aberdeen Children of the 1950s (ACONF)» направлено на изучение связи между образованием и академическими способностями в детстве и использованием медицинских услуг во взрослом возрасте. В исследовании участвовали 7183 человека, данные которых были собраны из […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Foundation models: the next level of AI in ART» Исследование «Foundation models: the next level of AI in ART» рассматривает применение искусственного интеллекта (ИИ) в области вспомогательных репродуктивных технологий (ART). Основная цель работы заключается в том, чтобы продемонстрировать, как новые модели, обученные на больших и разнообразных наборах данных, могут улучшить процессы выбора эмбрионов, […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Hypergraph representation of multilayer brain network enhances autism spectrum disorder detection» В данном исследовании представлена гиперграфовая структура для анализа функциональных мозговых сетей у детей с расстройствами аутистического спектра (РАС) на основе данных электроэнцефалографии в состоянии покоя. Цель заключалась в том, чтобы выявить уникальные паттерны соединений, которые невозможно было обнаружить с помощью традиционных методов […] ➡️➡️➡️

Краткое описание исследования Исследование «Exploring the Dilemma of AI Use in Medical Research and Knowledge Synthesis: A Perspective on Deep Research Tools» анализирует влияние искусственного интеллекта (ИИ) на медицинские исследования. Основное внимание уделяется инструменту Deep Research от OpenAI, который обещает изменить подход исследователей к литературе. Однако, несмотря на преимущества в скорости и доступности информации, использование […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования Исследование «Advancing Early Detection of Major Depressive Disorder Using Multisite Functional Magnetic Resonance Imaging Data: Comparative Analysis of AI Models» направлено на разработку и валидацию моделей машинного обучения (МЛ) для раннего выявления большого депрессивного расстройства (MDD) с использованием данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Целью работы было сравнить эффективность различных моделей и оценить их […] ➡️➡️➡️

Краткое описание исследования Исследование «Beyond static structures: protein dynamic conformations modeling in the post-AlphaFold era» рассматривает переход от статических моделей белковых структур к динамическим конформациям. Целью работы является понимание того, как динамические изменения белков влияют на их функции и регуляцию. Результаты показывают, что для полноценного изучения белков необходимо учитывать их способность переходить между различными конформациями, […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования Исследование «Разработка и валидация чат-бота на основе больших языковых моделей для нейрохирургии: смешанное исследование по улучшению периоперативного образования пациентов» направлено на создание и оценку NeuroBot — чат-бота, использующего искусственный интеллект для предоставления пациентам актуальной и точной информации в области нейрохирургии. Основной целью было улучшение образования пациентов в периоперационный период, что критически важно для […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Impact of the Teach-Back Method on Patients Engagement with Digital Technology in Hypertension Management: A Longitudinal Study» Исследование «Impact of the Teach-Back Method on Patients Engagement with Digital Technology in Hypertension Management» направлено на оценку эффективности метода Teach-Back в повышении вовлеченности пациентов с гипертонией в использование носимых устройств. В исследовании участвовали 76 пациентов, […] ➡️➡️➡️

Исследование «Color Dynamics, Pigments and Antioxidant Capacity in Pouteria sapota Puree During Frozen Storage: A Correlation Study Using CIELAB Color Space and Machine Learning Models» сосредоточено на оценке изменения цвета, пигментов и антиоксидантной активности пюре из плодов Pouteria sapota (мамей) в процессе заморозки. Целью работы было использование цветовых данных, полученных в пространстве CIELAB, для предсказания […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Placenta segmentation redefined: review of deep learning integration of magnetic resonance imaging and ultrasound imaging» Исследование «Placenta segmentation redefined» посвящено сегментации плаценты с использованием методов глубокого обучения в сочетании с магнитно-резонансной томографией (МРТ) и ультразвуковым исследованием. Основной целью работы является улучшение точности и эффективности сегментации плаценты, что критически важно для количественного анализа в […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Vision-language model performance on the Japanese Nuclear Medicine Board Examination: high accuracy in text but challenges with image interpretation» Исследование, проведенное с целью оценки работы моделей «vision-language» (VLM) на экзамене по ядерной медицине в Японии, показало, что эти модели демонстрируют высокую точность в ответах на текстовые вопросы, но сталкиваются с трудностями при интерпретации […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования «Vision transformer and complex network analysis for autism spectrum disorder classification in T1 structural MRI» Исследование посвящено разработке автоматизированного метода диагностики расстройства аутистического спектра (РАС) с использованием Т1-взвешенных структурных МРТ-сканов. Основная цель заключалась в улучшении точности диагностики, которая традиционно основывается на субъективных наблюдениях и клинических интервью. В исследовании были проанализированы данные 79 пациентов […] ➡️➡️➡️

Обзор исследования Исследование «Construction and validation of a machine learning model to predict the risk of nasopharyngeal carcinoma using multimodal clinical data: a single-center, retrospective study» направлено на разработку и валидацию модели машинного обучения для предсказания риска носоглоточной карциномы (NPC) с использованием многомодальных клинических данных. Целью работы было повысить точность диагностики и разработать персонализированные стратегии […] ➡️➡️➡️