Accurate timing prediction of surgery is essential for efficient operating room scheduling and ensuring patient care. This study proposes a two-layered Accurate Surgical Time Prediction (ASTP) framework. The first layer combines feature importance and advanced machine learning models to estimate surgical time. After preprocessing, two complementary interpretable AI methods were used: Long Short Term Memory with SHapley Additive exPlanations (SHAP) values and Random Forest permutation importance, to determine the importance of features. In the second layer, subsets of features (TOP-K) were prog
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.
Earlier identification, regulation of impurities in pharmaceutical products is critical throughout the medication development process because they have a high impact on drug quality, safety, and regulatory approval. Traditional analytical methods like LC-MS and NMR are frequently used, but they are labour intensive, time consuming and have limited capacity to detect unknown or trace level impurities. New opportunities to forecast impurity formation before experimental observation have been enabled by developments in cheminformatics and computer modelling. This study covers advanced chemical re
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.
Disordered vascularity is a hallmark of carcinogenesis. Fluorescence microperfusion heterogeneity may discriminate malignant transformation within significant (> 20 mm) rectal polyps enabling in-situ endoscopic classification via machine learning (ML) methods to inform clinical care. Patients referred for transanal management of rectal neoplasia were recruited. Indocyanine green was administered intravenously and near-infrared (NIR) endoscopic video recorded. Videos were processed with bespoke fluorescence quantification software producing intensity-timeseries plots for neoplastic and normal r
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.
Acute pancreatitis (AP) is a significant global health burden, with pancreatic fluid collections (PFCs) posing major diagnostic and therapeutic challenges. Distinguishing fluid-only pseudocysts from debris-containing walled-off necrosis is critical for management but is often difficult with conventional imaging. Contrast-enhanced computed tomography underestimates necrotic debris, while magnetic resonance imaging (MRI) is costly and time-consuming and endoscopic ultrasound is invasive. Artificial intelligence (AI), particularly deep learning and radiomics, is emerging as a powerful tool to ove…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод 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: Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a heterogeneous, life-threatening condition with persistent diagnostic uncertainty, limited causal treatments, and high mortality in intensive care. ARDS management remains largely supportive, and conventional scores and trial designs have struggled to account for its biological and clinical heterogeneity. OBJECTIVE: This narrative review summarizes current and emerging applications of Artificial Intelligence (AI) in ARDS and mechanical ventilation. It focuses on how Machine Learning (ML) can refine early risk prediction, diagnosis, phe…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод 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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly utilized in the medical field, primarily for diagnostic purposes. Although AI has demonstrated efficacy in pneumothorax detection using chest X-rays (CXR), it has yet to be applied for decision-making regarding subsequent treatment. This study aims to develop and evaluate an AI-based system capable of predicting the necessity of chest tube drainage (CTD) in spontaneous pneumothorax patients based on CXR and clinical data. A two-stage AI model was developed: (1) segmentation and quantification of pneumothorax size from CXR using deep learning and (2)…
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: Point-of-care ultrasound (POCUS) for the purpose of Focused Assessment with Sonography for Trauma (FAST) is an essential diagnostic tool for triage in canine patients, but its accuracy is highly operator-dependent. Artificial intelligence (AI) offers a potential solution for improving diagnostic capability by providing real-time, automated interpretation of ultrasound images, particularly in resource-limited or pre-hospital settings. This study evaluated the feasibility and diagnostic performance of deep learning models for detecting life-threatening effusions and pneumothorax (P…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly reshaping cardiovascular (CV) medicine, driving a paradigm shift toward truly personalized and data-driven care. This comprehensive review examines the conceptual foundations, clinical applications, and future implications of AI across the CV continuum, spanning prevention, diagnosis, risk stratification, and therapy. Core AI methodologies (including machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision) are discussed in the context of cardiology's uniquely data-rich environment, encompassing imaging, electrocardiography, elec…
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.
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.
Colorectal cancer incidence and mortality have declined over time, due in part to high-quality screening and surveillance colonoscopy. Nevertheless, postcolonoscopy colorectal cancer (PCCRC) occurs in up to 7% of cases and is inversely related to examination quality. Artificial intelligence-assisted colonoscopy aims to improve performance metrics and, ultimately, patient outcomes. Multiple randomized trials show that computer-aided polyp detection (CADe) increases adenoma detection, predominantly for diminutive lesions (≤5 mm). Computer-aided polyp characterization (CADx) enables real-time opt…
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: Artificial intelligence (AI) is increasingly applied in pulmonary endoscopy, including diagnostic bronchoscopy, interventional pulmonology and endobronchial imaging. Advances in computer vision, machine learning and robotic systems have expanded the potential for automated lesion detection, navigation to peripheral pulmonary lesions, and real-time procedural support. However, the current evidence base remains heterogeneous, and translational challenges persist.
METHODS: This review summarizes current applications and developments of AI across white-light bronchoscopy (WLB), image-…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод 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: Male factors contribute to approximately half of all cases of couple infertility, and semen analysis remains the cornerstone of the diagnostic evaluation. In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool to improve the objectivity and reproducibility of semen analysis and sperm selection in assisted reproductive technologies (ART).
MATERIALS AND METHODS: This narrative review provides an overview of the current applications of AI in seminology, focusing on sperm motility, morphology, DNA fragmentation, sperm selection for intracytoplasmic sperm injecti…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод 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 advancement of artificial intelligence (AI) technology has provided new opportunities to promote spiritual health. This study aimed to compare artificial intelligence-based counseling with face-to-face counseling on the spiritual well-being of medical students at Arak University of Medical Sciences. This was a quasi-experimental study conducted on 105 undergraduate medical students at Arak University of Medical Sciences, Iran, in 2025. Participants were divided into three groups of 35. One group received counseling in the traditional manner and the other group received counseling using art…
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
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.
Indeterminate biliary strictures remain difficult to diagnose because benign and malignant conditions may have overlapping clinical, radiolo … or-dependent interpretation, variable image quality, interobserver variability, and sampling error. Artificial intelligence (AI), particularly deep learning-based image analysis, may enhance cholangioscopy by supporting real-time malignancy prediction, identifying suspicious mucosal and vascular features, guiding targeted biopsy, standardizing reporting, and assisting tr …
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
OBJECTIVES: To develop an artificial intelligence (AI) system for craniofacial morphology analysis in pediatric obstructive sleep apnea (OSA) using photogrammetry.
STUDY DESIGN: Prospective, cross-sectional study.
SETTING: Tertiary medical hospital.
METHODS: Children aged 3 to 18 years with OSA-related symptoms were enrolled and underwent overnight polysomnography (PSG) and standardized craniofacial photogrammetry. Moderate-to-severe OSA in children was defined as an apnea-hypopnea index (AHI) ≥ 5 events/h in PSG. An AI model using the Dlib tool identified facial landmarks, and the Hough tr…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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: Accurate malaria diagnosis is key for patient management, surveillance, and control. Automated microscopy can overcome the variation observed among microscopists and is a promising new tool for diagnosis. The Noul miLab integrates smear preparation, staining, imaging, and artificial intelligence-supported parasite detection in a portable device.
METHODS: A total of 2201 samples were collected from febrile patients across 2 sites in Ethiopia, where Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax are frequent, and in Ghana, where P. falciparum transmission is intense. Samples were screen…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
This is the protocol for a Campbell systematic review. The objective is as follows: to assess the effectiveness of artificial intelligence-based psychotherapeutic interventions for individuals formally diagnosed with mental disorders. In addition to evaluating overall psychological outcomes, the review will explore how intervention effects vary by country, AI architecture, underlying psychotherapeutic model, involvement of human therapists, and targeted diagnostic category.
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming healthcare delivery, logistics, and operational decision-making across the Military Health System (MHS). Artificial intelligence-enabled tools now influence diagnosis, documentation, casualty prediction, mission planning, evacuation prioritization, and force health protection in both garrison and deployed environments. Despite this accelerating change, AI education in undergraduate medical education (UME) remains fragmented and largely confined to electives or isolated workshops, creating a readiness gap for future military medical officers.…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Predicting health trajectories and accurately measuring aging processes across the human lifespan remain profound scientific challenges. Assessing the effectiveness and impact of interventions targeting aging is even more elusive, largely due to the intricate, multidimensional nature of aging-a process that defies simple quantification. Traditional biomarkers offer only partial perspectives, capturing limited aspects of the aging landscape. Yet, over the past decade, groundbreaking advancements have emerged. Epigenetic clocks, derived from DNA methylation patterns, have established themselves
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Traditionally, the clinician-scientist has played a key role in translating fundamental discoveries into clinical practice across multiple medical disciplines. As medicine enters the era of artificial intelligence (AI), a similar role is needed to bridge the gap between technological development and meaningful clinical implementation-a role we term the clinician-AI scientist. In this Viewpoint, we examine the distinctive role, challenges, and development strategies of this potentially new career pathway for clinicians. We argue that the clinician-AI scientist should have sufficient training an…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод в очереди
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