This study proposes a conditional hierarchical generative adversarial network (GAN) model for intelligent visual design, aiming to explore n … e agency, human-machine collaboration mechanisms, and the pathways of digital transformation in the Artificial Intelligence era.
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.
Clinical monitoring in the most vulnerable patients, such as newborns, relies on invasive and costly procedures and/or wired sensor surveillance, increasing discomfort and risk for undetected events. Addressing this critical need, we present a noninvasive, AI-supported multibiomarker monitoring sensor capturing multiple critical body functions via colorimetric analysis of body fluids. The sensor is optimized for its use in critically ill preterm neonates, where transepidermal fluid mirrors the interstitial compartment, thereby opening new avenues for future clinical monitoring. The silk-based
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.
Recent advances in ophthalmic foundation models have accelerated the application of artificial intelligence in ophthalmology, improving disease detection, progression assessment, and treatment evaluation. These advances are supported by the increasing availability of multimodal ophthalmic imaging data, including optical coherence tomography, color fundus photography, and slit lamp imaging, together with progress in self-supervised learning, vision-language modeling, and agent-based systems. This review summarizes publicly available multimodal ophthalmic imaging datasets and examines their foun…
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.
Multimodal Artificial Intelligence (AI) models-integrating diverse data such as imaging and clinical records-are advancing rapidly in healthcare, yet a significant disconnection persists between these complex predictive architectures and the explainable AI (XAI) techniques used to interpret them. We conducted a scoping review over 4 bibliographic databases to investigate the use of explainability methods in cross-modal medical AI studies. From 82 included studies, we found that the landscape remains dominated by independent feature attribution (assigning importance scores to individual modalit…
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 AND OBJECTIVE: Intestinal obstruction is a common surgical emergency in which delayed recognition of strangulation, ischemia, or … ted to intestinal obstruction, small bowel obstruction, prediction model, nomogram, scoring system, artificial intelligence, machine learning, deep learning, and computed tomography. Eligible articles reported or discussed predictive, diagnostic, or decision-support models for intestinal obstruction. We excluded papers without model-related content, non-clinical mechanis …
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.
Digital transformation in pharmaceutical regulatory affairs is accelerating as global submissions grow in complexity and traditional document-based workflows reach their limits. Artificial intelligence (AI), particularly natural language processing (NLP), is increasingly being explored to support regulatory data management, document preparation, and decision support activities. This review examines AI adoption across pharmaceutical regulatory science, including initiatives from major regulatory agencies, AI-supported regulatory workflows, and emerging governance and interoperability frameworks…
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.
BACKGROUND: Central line-associated blood stream infection (CLABSI) surveillance is mandated and publicly reported in United States hospitals but requires manual chart review. Generative artificial intelligence (AI) may facilitate CLABSI identification.
METHODS: We performed a retrospective cohort study of CLABSI surveillance using standardized prompts, clinical data, and Centers for Disease Control and Prevention definitions. In 11 hospitals, 24 infection control nurses and physicians retrospectively reviewed 220 CLABSI/non-CLABSI bacteremias. Three methods of review were compared to origina…
СтатьяПоддержка правительства СШАПоиск 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.
Gram staining provides rapid microbiological information that may assist in empirical antimicrobial selection; however, the results are often interpreted by microbiological specialists who are not always available. Therefore, we developed a computer-aided diagnosis system using artificial intelligence trained on microscopic images of Gram-stained urine, captured with an iPhone, using the Bartholomew and Mittwer method. The system interprets Gram-stained urine samples and classifies bacterial morphology (Class 1: 7 predefined morphology categories) and 17 predefined species-level categories (Cl…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск 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: Entrustable Professional Activity (EPA) evaluations are the emerging foundation for providing resident feedback and assessing practice-readiness. No studies to date have utilized artificial intelligence to compare qualitative feedback with quantitative scoring.
METHODS: This single-institution retrospective analysis applied natural language processing (NLP) models to elucidate keywords associated with resident entrustability. Resident EPA micro-assessments from 7/6/2023-12/3/2024 across post-graduate year levels were included. NLP algorithms and Spearman's correlations isolated ke…
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) is increasingly used to support athlete performance evaluation, yet responses to AI-based analysis may depend on whether the evaluative task is perceived as requiring objective calculation or contextual human judgment. Drawing on task-dependent algorithm aversion, this study examined whether an identical athlete performance report would be evaluated differently when attributed to an AI-based analysis system or professional human analysts.
METHODS: A total of 220 participants were randomly assigned to review the same football performance report presen…
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.
IMPORTANCE: Transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM) is underdiagnosed despite expanding treatment options.
OBJECTIVE: To develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-augmented clinical program for ATTR-CM detection.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This nonrandomized clinical trial involved constructing an AI model, ATTRACTnet, using electrocardiogram waveforms, echocardiographic measurements, demographics, and diagnosis codes for orthopedic manifestations of amyloidosis. A single-system, multisite, single-arm, open-label trial was conducted to evaluate its real-world perfor…
Клиническое исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 is quietly reconfiguring the landscape of drug discovery. It sharpens the search for new targets, refines lead compounds, and helps tailor clinical trial designs. Behind these advances sits a family of methods-convolutional, recurrent, and graph neural networks, generative adversarial networks, variational autoencoders, diffusion models, and Transformers-that has found its way into every stage of the pipeline. Tasks that once demanded years of trial and error, from pulling meaningful features out of molecules to predicting drug-target affinity and crystal structures wit…
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.
INTRODUCTION: Chronic kidney disease is a progressive condition that often necessitates kidney replacement therapy, with haemodialyses relying on stable, functional arteriovenous fistulas. While arteriovenous fistulas offer several benefits, they are susceptible to complications that present considerable management challenges.
OBJECTIVE: This review aimed to investigate the potential role of artificial intelligence in the management of arteriovenous fistulas.
DESIGN: Scoping review was reported following the PRISMA-Scoping eview guidelines and Joanna Briggs Institute methodology.
PARTICIPAN…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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) continues to enhance surgical care, with growing applications in craniofacial surgery, including automated cephalometric analysis, diagnostics for craniosynostosis, virtual surgical planning, perioperative decision support, and prediction of postoperative outcomes. As these technologies transition from experimental systems to clinical tools that influence diagnosis, planning, and counseling, the specialty faces increasingly complex ethical and regulatory challenges. In this manuscript, the authors review and synthesize the ethical principles guiding the responsible…
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.
Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is the most common genetic kidney disorder leading to kidney failure. Recent advancements in artificial intelligence (AI) are transforming the diagnosis, risk stratification, management and prognostication in ADPKD by enabling more accurate assessments and individualized care. AI-powered imaging tools enhance the measurement of total kidney volume (TKV), improving the precision and efficiency of monitoring disease progression and more reliable assessment of therapeutic response. Machine learning algorithms can integrate genetic, imaging and …
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.
BACKGROUND: Artificial Intelligence (AI) techniques can transform and enhance diagnosis and treatment response predictions in pediatric surgical pathology. AI offers the potential to reduce the workload of pathologists by automating routine and labor-intensive tasks. In this systematic review, we investigate current applications of computational pathology in pediatric surgical conditions.
METHODS: Nine databases were searched from inception until January 2025 to retrieve articles looking at the use of machine learning, AI, or virtual reality in the pathological diagnosis of pediatric surgical…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Paediatric allergic disease continues to increase globally, placing substantial pressure on healthcare systems and specialist allergy services. Current diagnostic approaches rely heavily on clinical history, skin prick testing, serum-specific immunoglobulin E (IgE), and oral food challenges, all of which have recognised limitations. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool capable of integrating complex data from structured electronic health records and unstructured notes to improve diagnostic accuracy, risk prediction, and healthcare delivery. This narrative review examine…
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.
Persistent uncertainty regarding health risks associated with contaminated drinking water at Camp Lejeune reflects a broader limitation in t … tabolic pathways and generate reactive intermediates. This Forum article advances the position that artificial intelligence (AI)-enabled computational toxicology can strengthen mixture risk assessment by integrating toxicokinetic, toxicodynamic, and toxicogenomic data into mechanistically coherent, testable models. Using the Camp Lejeune VOC mixture-trichloroethylene, te …
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.
MedElevator
Войти в исследования