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Phénomènes physiologiques respiratoires et circulatoires
Phénomènes physiologiques respiratoires
Capacité pulmonaire totale
Capacité vitale
Capacité vitale : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Supervised Machine Learning
Diagnostic
5
Spirométrie
Fonction pulmonaire
Pléthysmographie
Gaz du sang
Capacité vitale
Normes physiologiques
Dyspnée
Maladies pulmonaires
Symptômes
5
Essoufflement
Oppression thoracique
Douleurs thoraciques
Cyanose
Âge
Dégradation pulmonaire
Prévention
5
Tabagisme
Activité physique
Vaccins
Infections respiratoires
Exercice physique
Fonction pulmonaire
Hydratation
Voies respiratoires
Traitements
5
Réhabilitation pulmonaire
Bronchodilatateurs
Physiothérapie
Fonction pulmonaire
Médicaments
Bronchodilatateurs
Complications
5
Insuffisance respiratoire
Infections pulmonaires
Capacité vitale
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 16/04/2025
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Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, California, USA.
Imperial College London, London, UK.
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Division of Pulmonary Medicine and Allergy, Department of Internal Medicine, Hanyang University College of Medicine, Seoul, South Korea.
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Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Department of Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, South Korea.
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Department of Respiratory Medicine, Seirei Hamamatsu General Hospital, Hamamatsu, Japan. Electronic address: masato.k@sis.seirei.or.jp.
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Second Division, Department of Internal Medicine, Hamamatsu University School of Medicine, Hamamatsu, Japan.
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Department of Respiratory Medicine, Seirei Hamamatsu General Hospital, Hamamatsu, Japan.
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University of California San Francisco, 8785, San Francisco, California, United States.
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Gerontology Department and Frailty in Ageing Research Department, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium; Department of Geriatrics, Universitair Ziekenhuis Brussel, Brussels, Belgium. Electronic address: ivan.bautmans@vub.be.
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Gerontology Department and Frailty in Ageing Research Department, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium.
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Ageing and Health Unit, WHO, Geneva, Switzerland.
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Department of Human Movement Sciences, @AgeAmsterdam, Amsterdam Movement Sciences, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands; Department of Medicine and Aged Care, @AgeMelbourne, The University of Melbourne, The Royal Melbourne Hospital, Parkville, VIC, Australia; Yong Loo Lin School of Medicine, Centre for Healthy Longevity, National University of Singapore, Singapore; National University Health System, Singapore.
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Institute for Biomedicine of Aging, University of Erlangen-Nuremberg, Nuremberg, Germany.
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Centre de Recherche de l'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal, Montreal, QC, Canada; Faculty of Sciences, Department of Exercise Sciences, Université du Québec à Montréal, QC, Canada.
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Department of Medicine, Firestone Institute for Respiratory Health, McMaster University, Hamilton, ON, Canada.
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Boehringer Ingelheim International GmbH, Ingelheim am Rhein, Germany.
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Center for Interstitial and Rare Lung Diseases, Pneumology and Respiratory Care Medicine, Thoraxklinik, University of Heidelberg, Member of the German Center for Lung Research, Heidelberg, Germany.
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Weill Cornell Medicine, New York, New York, USA.
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Department of Medicine, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA.
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Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Department of Internal Medicine, Konkuk University Medical Center, Konkuk University School of Medicine, Seoul, South Korea.
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Supervised learning is the most common form of machine learning utilized in medical research. It is used to predict outcomes of interest or classify positive and/or negative cases with a known ground ...
Segmenting single cells is a necessary process for extracting quantitative data from biological microscopy imagery. The past decade has seen the advent of machine learning (ML) methods to aid in this ...
Advances in high-throughput omics technologies are leading plant biology research into the era of big data. Machine learning (ML) performs an important role in plant systems biology because of its exc...
Signal validation in pharmacovigilance is the process of evaluating data to decide whether evidence is sufficient to justify further assessment of a detected signal. During the signal validation proce...
This experiment explored the extent to which predictive machine learning (ML) models can support the decision making of safety experts by accurately identifying the most appropriate predefined signal ...
We extracted cumulative data for six medicinal products, consisting of historic SDR validations and Individual Case Safety Reports, from the company's safety database for training and testing of the M...
The prediction accuracy of our ML model ranged from 83 to 86% over 3 months for the six medicinal products. The applicability of the model was confirmed by the company's safety experts. Additionally, ...
This experiment demonstrated that it is possible to train a multiclass classification model to accurately predict signal validation categories for SDRs. More importantly, the transparency of the predi...
There have been more than 70 FDA-approved drugs to target the ATP binding site of kinases, mainly in the field of oncology. These compounds are usually developed to target specific kinases, but in pra...
Advancements in clinical treatment are increasingly constrained by the limitations of supervised learning techniques, which depend heavily on large volumes of annotated data. The annotation process is...