Don’t Forget the Kids!: Novel Pulmonary MRI and AI of Neonatal Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
N eonatal pulmonary disease, including bronchopulmo- nary dysplasia (BPD), is the final frontier for modern medical imaging.Neonatal lungs are tiny and, in cases that require hospital-based care, usually they are not fully developed.Neonates themselves cannot respond to instructions or lie still easily; those who are acutely ill need critical care support.The structure and function of the respiratory system at birth and at hospital discharge play an enormous role in the long-term achievement of optimal lung structure and function in growing children as they approach adulthood (1).In other words, the impact of neonatal care can last a lifetime.Unfortunately, the diagnosis of lung abnormalities in premature and full-term neonates still relies mainly on clinical signs and observations, which typically are managed in the intensive care unit with the aid of chest radiography.Repeat chest CT generally is not performed because of the risk of ionizing radiation to patients who are so early in life.As such, it remains difficult to provide a framework to understand potential long-term outcomes and prognoses so that the parents of neonatal patients can plan for expected hurdles and aftereffects.Into this clinical care gulf has emerged a cadre of pioneering researchers and clinicians dedicated to improving neonatal imaging using the radiation-free methods of US (2) and MRI (3).They bring the hope that if we discover Don't Forget the Kids!: Novel Pulmonary MRI and AI of Neonatal Lung Disease
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».