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Application of machine learning and artificial intelligence in the diagnosis and classification of polycystic ovarian syndrome: a systematic review.
Barrera, Francisco J; Brown, Ethan D L; Rojo, Amanda; Obeso, Javier; Plata, Hiram; Lincango, Eddy P; Terry, Nancy; Rodríguez-Gutiérrez, René; Hall, Janet E; Shekhar, Skand.
Afiliación
  • Barrera FJ; Department of Epidemiology, Harvard TH Chan School of Public Health, Boston, MA, United States.
  • Brown EDL; Plataforma INVEST Medicina, Universidad Autónoma de Nuevo León- Knowledge Education Research (UANL-KER), Unit Mayo Clinic (KER Unit Mexico), Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, Mexico.
  • Rojo A; Reproductive Physiology and Pathophysiology Group, Clinical Research Branch, National Institute of Environmental Health Sciences, National Institutes of Health, Research Triangle Park, NC, United States.
  • Obeso J; Plataforma INVEST Medicina, Universidad Autónoma de Nuevo León- Knowledge Education Research (UANL-KER), Unit Mayo Clinic (KER Unit Mexico), Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, Mexico.
  • Plata H; Plataforma INVEST Medicina, Universidad Autónoma de Nuevo León- Knowledge Education Research (UANL-KER), Unit Mayo Clinic (KER Unit Mexico), Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, Mexico.
  • Lincango EP; Plataforma INVEST Medicina, Universidad Autónoma de Nuevo León- Knowledge Education Research (UANL-KER), Unit Mayo Clinic (KER Unit Mexico), Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, Mexico.
  • Terry N; Knowledge and Evaluation Research Unit-Endocrinology (KER-Endo), Mayo Clinic, Rochester, MN, United States.
  • Rodríguez-Gutiérrez R; Division of Library Services, Office of Research Services, National Institutes of Health, Bethesda, MD, United States.
  • Hall JE; Plataforma INVEST Medicina, Universidad Autónoma de Nuevo León- Knowledge Education Research (UANL-KER), Unit Mayo Clinic (KER Unit Mexico), Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, Mexico.
  • Shekhar S; Knowledge and Evaluation Research Unit-Endocrinology (KER-Endo), Mayo Clinic, Rochester, MN, United States.
Front Endocrinol (Lausanne) ; 14: 1106625, 2023.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37790605
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Asunto principal: Síndrome del Ovario Poliquístico / Inteligencia Artificial Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies / Screening_studies / Systematic_reviews Límite: Female / Humans Idioma: En Revista: Front Endocrinol (Lausanne) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Asunto principal: Síndrome del Ovario Poliquístico / Inteligencia Artificial Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies / Screening_studies / Systematic_reviews Límite: Female / Humans Idioma: En Revista: Front Endocrinol (Lausanne) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos