Chronic stress is a time-dependent condition characterized by sustained dysregulation across neural, autonomic, and endocrine systems, with important consequences for both health and socioeconomic outcomes. Unlike acute stress, which is typically characterized by short-lived physiological activation, chronic stress reflects an accumulated allostatic load and a longer-term recalibration of stress response systems. Recent advances in physiological sensing and artificial intelligence (AI) have supported the development of computational approaches for chronic stress detection using electroencephal
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The electrocardiographic sex index (ESI) was developed in adults to capture continuous electrocardiogram (ECG) features associated with biological sex, but its behaviour in children, whose ECG morphology changes substantially through growth and puberty, has not been characterized. We applied the adult-derived ESI model to 61 930 paediatric ECGs from the University of Tennessee Health Science Center clinical population (ages 0-18 years). ESI values were examined by single-year age and stratified by sex and race. Age-related patterns were summarized using mean estimates with 95% confidence inter
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE OF REVIEW: To review recent advances in artificial intelligence (AI) for left ventricular (LV) strain echocardiography, with emphasis on studies published during the preceding 18 months, and to assess current evidence for measurement performance, workflow integration, emerging AI-based approaches, disease-specific applications and barriers to widespread clinical adoption.
RECENT FINDINGS: The most mature evidence relates to automated global longitudinal strain (GLS) measurement, where recent studies show high feasibility, improved reproducibility and reduced operator dependence compar
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Echocardiography is a fundamental imaging modality for the diagnosis of heart disease (HD), but its interpretation remains operator-dependent and lacks standardized, data-driven decision support. Although artificial intelligence has improved image-based diagnosis, the added value and interpretability of integrating routinely collected electronic medical records (EMRs) with echocardiogram (ECHO) for large-scale screening remain underexplored.
OBJECTIVE: This study aims to develop an explainable artificial intelligence framework that integrates multimodal data, including ECHO images
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Visual assessment of membrane motion is essential for managing EXCOR VAD, but accuracy depends on observer experience. We evaluated a high-speed image AI model to support healthcare providers.
METHODS: Patients on EXCOR Pediatric admitted to the University of Tokyo Hospital (May 2022-May 2024) were included. Membrane images were obtained from patients and a manually filled pump at bench. An image recognition model was trained to estimate membrane position. Experienced physicians (N = 11) and inexperienced physicians (N = 11) assessed pump status in a sample dataset (N = 12) with a
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Warfarin remains the preferred anticoagulant in patients after heart valve replacement. However, its narrow therapeutic window, substantial interindividual variability, and dependence on frequent INR monitoring make effective management challenging. The quality of anticoagulation in real-world practice is often suboptimal, particularly in primary care settings with limited resources.
METHODS: We developed an artificial intelligence-based warfarin management system (AI-WAR) integrating remote follow-up, systematic data management, and individualized dosing prediction models. A rand
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Substrate mapping for atrial fibrillation (AF) ablation commonly relies on sinus rhythm (SR) maps, which may overlook rate-dependent electrophysiological changes.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the diagnostic and prognostic value of rate-dependent substrate characterization using high-density omnipolar mapping under rapid pacing.
METHODS: In a prospective cohort of 46 patients (5 controls, 22 paroxysmal AF [PAF], 19 persistent AF [PeAF]), bi-atrial conduction velocity (CV) and low-voltage zones (LVZ) were assessed across seven mapping conditions: SR and graded pacing (60
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
G protein-coupled receptors (GPCRs) serve as central hubs in tumor signal transduction and microenvironment regulation. However, their therapeutic exploitation is confounded by a fundamental complexity: GPCR functions are exquisitely context-dependent, varying across cell types and spatial locations within the heterogeneous tumor microenvironment. A single receptor may drive malignant proliferation while simultaneously recruiting immunosuppressive cells, and pathways inhibited by small molecules can be reactivated through parallel axes. This multidimensional regulatory conundrum renders conven
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Assessment of left ventricular diastolic function is inherently complex, yet it must be sufficiently simplified for consistent application in clinical practice. Interpretation is challenged by overlapping terminology, load dependence of haemodynamic variables, and the need to integrate multiple echocardiographic parameters that are often discordant. This review presents a simplified, clinically oriented approach to applying contemporary imaging guidelines for diastolic function assessment, with a focus on the 2025 American Society of Echocardiography recommendations. A probabilistic diagnostic
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Emodin, rhein, aloe-emodin, physcion, and chrysophanol are five representative anthraquinones (AQs) in rhubarb. They exhibit diverse pharmacological activities, including antitumor, anti-inflammatory, antibacterial, and antioxidant effects, and are widely used in traditional Chinese medicines (TCMs), dietary supplements, and functional foods. However, with their increasing application, the potential toxicity of AQs has become increasingly prominent. Moreover, their toxic mechanisms and metabolism-related toxicities remain incompletely elucidated, which has limited their clinical de
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Twelve-lead electrocardiograms (ECGs) are the clinical gold standard for cardiac diagnosis, offering comprehensive spatial coverage of the heart necessary for detecting conditions such as myocardial infarction (MI). However, their lack of portability limits continuous and large-scale deployment. In contrast, three-lead ECG systems are widely used in wearable devices due to their simplicity and mobility, but they often fail to capture pathologies localized in unmeasured regions. To bridge this gap, we propose WearECG, a Variational Autoencoder (VAE) method that reconstructs 12-lead ECGs from th
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Digitalised patient records represent a large potential source of real-world data. Nevertheless, confidentiality and data protection has made big data extraction from patient journals impossible in the past. Future options for free text reading by artificial intelligence might enable data extraction while maintaining confidentiality. In turn this could enable improvement in risk predictions. However, it remains unclear whether free-text data constitute an appropriate data source for this purpose, or whether this data source can be incorporated into a clinically applicable risk pr
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Artificial intelligence is increasingly capable of expressing empathy through language, yet the integration of physical touch-an important cue for social connection-remains fragmented. Although robots utilise language or touch individually, few systems coordinate both modalities, potentially limiting their capacity for affective human-robot interaction (HRI). This scoping review maps social robots that combine spoken language and tactile interaction (e.g., hugging, stroking, warmth, vibration), examines how these modalities are coordinated in existing systems, and synthesises repor
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Background: In recent years, artificial intelligence (AI) methods, including deep convolutional neural networks (CNNs), have gained increasing importance in supporting the automated analysis of echocardiograms. The aim of this study was to evaluate the impact of selected image artifacts-motion blur, acoustic shadowing, and speckle noise-on the performance of automatic classification of standard transthoracic echocardiographic (TTE) views using deep learning models. Methods: The analysis included 217 TTE video clips (2170 frames) covering apical views: two-chamber (A2C), three-chamber (A3C), fo
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Background and Objectives: Artificial intelligence (AI) and extended reality (XR) are increasingly being integrated into telemedicine, yet clinician adoption depends not only on perceived utility but also on digital preparedness and technology-related burden. This study compared clinician acceptance of AI-only, XR-only, and combined AI+XR telemedicine scenarios and examined whether AI literacy, health literacy, technostress, age, and sex explained variability in acceptance. Materials and Methods: We conducted a cross-sectional, anonymous online vignette survey among 117 resident physicians and
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Radiology services are experiencing increasing operational complexity due to rising imaging volumes and expanding coordination demands across interconnected clinical and administrative processes. This complexity is reflected in variability across workflow stages, driven by fragmented information flows, heterogeneous system integration, and multi-source data dependencies. Artificial intelligence (AI) has therefore emerged as a potential tool to support automation, prioritization, and operational efficiency throughout the radiology pathway. This narrative review examines published applications o
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The rapid emergence of artificial intelligence has unveiled the clinical, public health, and economic value of Canada's health data assets. However, the Canadian industry developing technologies to improve the standard and quality of Canadian healthcare has limited, and often dysfunctional, access to data. The eighth principle of the Pan-Canadian Health Data Charter calls for data-driven social and technological innovation through partnership, invention, discovery, value creation, and international best practice. Trustworthy and efficient innovation data access is essential for realizing a dat
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Predictive artificial intelligence (AI) offers an opportunity to improve clinical practice and patient outcomes but risks perpetuating biases if fairness is inadequately addressed. However, the definition of fairness remains unclear. We conducted a scoping review to identify and critically appraise fairness metrics in clinical predictive AI models. We defined a fairness metric as a metric quantifying whether a model discriminates (societally) against individuals or groups defined by sensitive attributes. We searched five databases for literature published during 2014-24, screened 820 records,
Scoping ReviewСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Automated, artificial intelligence (AI)-based, organ segmentation has the potential to streamline preclinical imaging workflows, but its suitability must be evaluated not only by geometric accuracy, but also by impact on downstream quantitative analyses. We validated a commercially available AI-based organ segmentation workflow for whole-body micro-computed tomography (micro-CT) data regarding segmentation accuracy, reproducibility, processing time, and effects on fluorescence tomography (FLT) quantification.
MATERIALS AND METHODS: Heart, lungs, liver, and kidneys were segmented in
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The longevity research field is experiencing unprecedented momentum, driven by advances in molecular biomarkers, digital health technologies, and artificial intelligence. However, established physiological measures-VO2max, heart rate variability, body composition, muscle strength, among others-with decades of validation are increasingly presented as novel "longevity biomarkers" without acknowledging their foundational research. This perspective proposes integration as the constructive path forward, creating multidimensional aging models that combine functional measures, molecular biomarkers, m
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования