Titre : Prise de risque

Prise de risque : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Deep Learning
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Sources (10000 au total)

Transfer learning for genotype-phenotype prediction using deep learning models.

For some understudied populations, genotype data is minimal for genotype-phenotype prediction. However, we can use the data of some other large populations to learn about the disease-causing SNPs and ... Using HAPGEN2 and PhenotypeSimulator, we generated eight phenotypes for 500 cases/500 controls (CEU, large population) and 100 cases/100 controls (YRI, small populations). We considered 5 (4 phenotype... The proposed pipeline is used to transfer knowledge for the case/control classification of the small population. In addition, we argue that this method can also be used in the realm of endangered spec...

Artificial intelligence, machine learning, and deep learning in rhinology: a systematic review.

This PRISMA-compliant systematic review aims to analyze the existing applications of artificial intelligence (AI), machine learning, and deep learning for rhinological purposes and compare works in te... MEDLINE, Embase, Web of Science, Cochrane Library, and ClinicalTrials.gov databases. Search criteria were designed to include all studies published until December 2021 presenting or employing AI for r... Among 1378 unique citations, 39 studies were deemed eligible. Most studies (n = 29) were technical papers. Input included compiled data, verbal data, and 2D images, while outputs were in most cases di... AI has vast potential in rhinology, but an inherent lack of accessible code sources does not allow for sharing results and advancing research without reconstructing models from scratch. While data poo...