The rapid advancements in computer processing, algorithmic development, and the availability of large-scale datasets have positioned Artificial Intelligence (AI) as a valuable tool across multiple domains, including Medicine. In the field of Nuclear Medicine neuroimaging, with Positron Emission Tomography (PET), AI has demonstrated significant potential in improving diagnostic accuracy for neurodegenerative cognitive disorders. This is especially relevant for the early diagnosis, preclinical detection, and prediction of disease progression in Alzheimer's disease (AD), the most prevalent form 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.
Artificial intelligence applications for radiology workflow have the potential to improve patient- and health system-level outcomes through more efficient and accurate diagnosis and clinical decision making. For a variety of time-intensive steps, numerous types of applications are now available with variable reported measures and degrees of success. The tools we highlight aim to accelerate imaging acquisition, reduce cognitive and manual burden on radiologists and others involved in the care pathway, improve diagnostic accuracy, and shorten the time to clinical action based on imaging results.…
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Artificial intelligence (AI) is set to transform the care of women with cancer. From early detection via digital phenotyping to diagnosis, treatment, and follow-up, innovative AI applications are rapidly emerging across the cancer care continuum. AI-assisted mammographic screening for breast cancer has been clinically translated, and AI-based contouring in radiotherapy is streamlining treatment planning and improving consistency of cancer care. Research areas include radiomic analysis for ovarian tumour characterisation, machine learning for endometrial cancer subtyping, and automated assessme…
СтатьяОбзорПоддержка 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: Electronic decision support systems could reduce the use of inappropriate or ineffective empirical antibiotics. We assessed the accuracy of an open-source machine-learning algorithm trained in predicting antibiotic resistance for three Gram-negative bacterial species isolated from patients' blood and urine within 48 h of hospital admission.
METHODS: This retrospective, observational study used routine clinical information collected between January 2010 and October 2016 in Birmingham, UK. Patients from whose blood or urine cultures Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae or Pseudom
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.
Myopia is a significant global health challenge, with the incidence of pathologic myopia (PM) on the rise. PM-related fundus diseases have become a leading cause of irreversible blindness. Early detection and treatment are crucial for the prevention and control of myopia. Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly in machine learning and deep learning algorithms, have shown promising results in the field of PM in ophthalmology. This review explores the latest developments in AI technology for managing PM, emphasizing its role in screening and diagnosis, grading and class…
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a prevalent disorder, yet its primary diagnostic tool, polysomnography (PSG), is costly and complex. Artificial intelligence (AI) in medical imaging offers a promising approach by directly analyzing the anatomical underpinnings of OSA. However, a systematic comparison to guide the use of various imaging modalities is lacking. This review evaluates AI applications across different imaging techniques for OSA, compares their strengths and limitations, and proposes a framework for future applications.
METHODS: This article provides a comprehensive narr…
СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) is increasingly being applied to improve the diagnosis and management of inflammatory bowel disease (IBD).
AIMS AND METHODS: We conducted a narrative review of the literature on AI applications in IBD endoscopy, focusing on diagnosis, disease activity assessment, therapy prediction, and detection of dysplasia.
RESULTS: AI systems have demonstrated high accuracy in assessing endoscopic and histological disease activity in ulcerative colitis and Crohn's disease, with performance comparable to expert clinicians. Machine learning models can predict resp…
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.
Accurate intraocular lens (IOL) power calculation is critical in cataract surgery, especially in patients with extreme axial myopia where traditional formulas often yield inaccurate results. This study retrospectively evaluated the accuracy of two AI-driven IOL formulas (Hill-RBF, Kane), the Barrett Universal II formula, and the traditional SRK/T formula in patients with axial lengths ≥ 30.0 mm. Data from 80 eyes of 51 patients treated at the Institute of Science Tokyo were analyzed. Postoperative refractive errors were recalculated, and accuracy was assessed using mean error (ME), mean absolu
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.
OBJECTIVE: The performance of a commercially available artificial intelligence (AI)-based software that detects breast arterial calcifications (BACs) on mammograms is presented.
METHODS: This retrospective study was exempt from IRB approval and adhered to the HIPAA regulations. Breast arterial calcification detection using AI was assessed in 253 patients who underwent 314 digital mammography (DM) examinations and 143 patients who underwent 277 digital breast tomosynthesis (DBT) examinations between October 2004 and September 2022. Artificial intelligence performance for binary BAC detection w…
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 (AI) has become significantly integrated into healthcare, particularly in the diagnosing of neurological disorders. This advancement has enabled neurologists and physicians to diagnose conditions more quickly and effectively, ultimately benefiting patients.
AIM: To explore the current status and key highlights of AI-related articles in diagnosing of neurological disorders.
METHODS: A systematic literature review was conducted in the Web of Science Core Collection database using the following strategy: TS = ("Artificial Intelligence" OR "Computational Intel…
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.
<p>Background: Recent advancements in artificial intelligence (AI) hold significant promise for transforming hemophilia care. Summary: This review explores the impact of AI on critical aspects of hemophilia management, including bleeding risk prediction, biomarker identification, personalized treatment strategies, and patient education. Key Messages: We discuss the application of machine learning models in predicting bleeding risks among children with hemophilia engaging in physical activities, the use of AI in analyzing factor VIII protein structures to determine disease severity, and the dev…
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.
Preclinical translational epilepsy research uses animal models to better understand the mechanisms underlying epilepsy and its comorbidities, as well as to analyze and develop potential treatments that may mitigate this neurological disorder and its associated conditions. Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool across various fields, including neuroscience research. AI can assist in the acquisition and analysis of data throughout the experimental process. Currently, the integration of AI techniques, including machine learning (ML), assumes an important role in preclin…
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.
Integration of AI and XR in TAVR is revolutionizing the management of severe aortic stenosis by enhancing diagnostic accuracy, risk stratification, and pre-procedural planning. Advanced algorithms now facilitate precise electrocardiographic, echocardiographic, and CT-based assessments that reduce observer variability and enable patient-specific risk prediction. Immersive XR technologies, including augmented, virtual, and mixed reality, improve spatial visualization of complex cardiac anatomy and support real-time procedural guidance. Despite these advancements, standardized protocols, regulato
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.
Antimicrobial resistance refers to the ability of pathogens to develop resistance to drugs designed to eliminate them, making the infections they cause more difficult to treat and increasing the likelihood of disease diffusion and mortality. As such, antimicrobial resistance is considered as one of the most significant and universal challenges to both health and society, as well as the environment. In our research, we employ the explainable artificial intelligence paradigm to identify the factors that most affect the onset of antimicrobial resistance in diversified territorial contexts, which …
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.
Transcriptomic profiling is a powerful tool for dissecting the cellular and molecular complexity of ocular tissues, providing insights into retinal development, corneal disease, macular degeneration, and glaucoma. With the expansion of microarray, bulk RNA sequencing (RNA-seq), and single-cell RNA-seq technologies, artificial intelligence (AI) has emerged as a key strategy for analyzing high-dimensional gene expression data. This review synthesizes AI-enabled transcriptomic studies in ophthalmology from 2019 to 2025, highlighting how supervised and unsupervised machine learning (ML) methods ha…
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.
OBJECTIVES: Unstructured data, such as procedure notes, contain valuable medical information that is frequently underutilized due to the labor-intensive nature of data extraction. This study aims to develop a generative artificial intelligence (GenAI) pipeline using an open-source Large Language Model (LLM) with built-in guardrails and a retry mechanism to extract data from unstructured right heart catheterization (RHC) notes while minimizing errors, including hallucinations.
MATERIALS AND METHODS: A total of 220 RHC notes were randomly selected for pipeline development and 200 for validation…
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.
Artificial intelligence (AI) models are promising tools for predicting antimicrobial susceptibility in gram-negative bloodstream infections (GN-BSI). Single-center study on hospitalized patients with GN-BSI, over 7-year period, aimed to predict resistance to fluoroquinolones (FQ-R), third generation cephalosporins (3GC-R), beta-lactam/beta-lactamase inhibitors (BL/BLI-R) and carbapenems (C-R) was performed. Analyses were carried out within a machine learning framework, developed using the scikit-learn Python package. Overall, 2552 patients were included. Enterobacterales accounted for 85.5% of…
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.
Ambient artificial intelligence scribes have become widespread commercial products in the era of generative artificial intelligence. While studies have examined the effect of these tools on the experience of attending physicians, little evidence is available regarding their use by resident physician trainees.To assess trainee experience with an ambient artificial intelligence scribe using measures of usability, acceptability, and documentation burden.This prospective observational study enrolled 47 trainees in a 2-month pilot. Pre/postsurveys were conducted with the NASA Task Load Index (NASA-…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне 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.
IMPORTANCE: Devices enabled by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly used in clinical settings, but there are concerns regarding benefit-risk assessment and surveillance by the US Food and Drug Administration (FDA).
OBJECTIVE: To characterize pre- and postmarket efficacy, safety, and risk assessment reporting for FDA-cleared AI/ML devices.
DESIGN AND SETTING: This was a cross-sectional study using linked data from FDA decision summaries and approvals databases, the FDA Manufacturer and User Facility Device Experience Database, and the FDA Medical Device Reca…
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: Advance Care Planning (ACP) empowers individuals to make informed decisions about their future healthcare. However, barriers including time constraints and a lack of clarity on professional responsibilities for ACP hinder its implementation. The application of artificial intelligence (AI) could potentially optimise elements of ACP in practice by, for example, identifying patients for whom ACP may be relevant and aiding ACP-related decision-making. However, it is unclear how applications of AI for ACP are currently being used in the delivery of palliative care.
OBJECTIVES: To explo…
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.
MedElevator
Войти в исследования