BACKGROUND AND AIMS: Solid tumors emerge from uncontrolled cell division and interactions with neighboring cells that influence their growth and resistance to therapy. Anti-cancer drugs are developed to disrupt these processes, but they often damage healthy cells, making treatment difficult to manage safely and effectively. As the global cancer burden continues to rise, there is an urgent need for more precise and personalized approaches to detection and therapy. The study's goal is to analyze recent breakthroughs in artificial intelligence (AI), hybrid frameworks, and mathematical modeling in…
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.
Organoid-artificial intelligence (AI) platforms are increasingly central to drug discovery, yet they sit between two governance regimes. AI frameworks presume stable, well-characterized inputs, while organoid ethics focuses on donor consent, moral status, and tissue use, leaving downstream computational uses of organoid-derived data underregulated. This article argues that the convergence of living biological variability with algorithmic decision-making creates a governance vacuum in high-stakes preclinical contexts. The organoid-AI case is distinctive because two mature governance traditions,…
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: One of the main causes of blindness in the world, diabetic retinopathy (DR) is a dangerous condition that impairs vision in diabetics. Preventing visual loss requires early recognition of DR and prompt treatments. Artificial intelligence (AI) software combined with nonmydriatic fundus cameras has demonstrated encouraging gains in DR screening effectiveness. However, there are not many studies that systematically compare the diagnostic effectiveness of various nonmydriatic cameras and AI software in the field of endocrinology, where managing diabetes and its complications is crucial…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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.
Sepsis remains one of the most diagnostically challenging syndromes due to its clinical heterogeneity, overlapping host-pathogen responses, … upported by real-world case studies that demonstrate clinical feasibility. Furthermore, the role of artificial intelligence in augmenting sepsis diagnostics is delineated by distinguishing models that enhance biosensor signal interpretation from broader EHR-driven prediction frameworks. A dedicated section consists of the translational bottlenecks: analytical-to-clinical …
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.
Electrocardiogram (ECG) values vary significantly across age and sex, particularly during childhood and adolescence. While age- and sex-specific ECG standards exist, they often fail to capture complex multi-dimensional relationships and have not been applied in machine learning (ML) enhanced ECG analysis. Accuracy of automated ECG analysis in clinical practice improved significantly by applying ML models, however there is a paucity of such studies in the pediatric population. Our aim was to develop age- and sex-classification for children using ECG features with various ML models. We analyzed
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.
Reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR), the reference standard for COVID-19 diagnosis, is time-consuming, resource-intensive, and costly. Rapid antigen tests address these limitations but rely on visual interpretation, which may reduce diagnostic performance. This study evaluated the performance of artificial intelligence (AI) for interpreting at-home COVID-19 lateral flow antigen tests compared with visual interpretation, using RT-PCR as the reference standard. Subjects from COVID-19 treatment trials (N = 99) performed at-home antigen testing, and results were interpreted by…
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.
The integration of artificial intelligence (AI) into laboratory medicine has undergone a remarkable evolution over the past decade, shifting from traditional machine learning (ML) applied to structured laboratory data to the recent emergence of large language models (LLMs) capable of processing unstructured clinical text, interpreting complex laboratory findings, and supporting clinical decision-making. This narrative review traces that progression and critically compares four main AI paradigms accessible to laboratory professionals: conventional ML, deep learning, general-purpose LLMs, and la…
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: Generative artificial intelligence (AI) is readily available to medical students, yet educators may not know how students use these tools or what guidance students perceive as missing. We examined student-reported AI use, confidence, concerns and institutional support to inform practical guidance.
METHODS: We conducted an online survey of medical students recruited primarily through US allopathic medical school peer networks from 15 July to 1 September 2025. We used non-probability sampling; because dissemination relied on voluntary forwarding, we could not calculate a response ra…
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 Artificial intelligence (AI)-based computer-aided detection (CAD) systems have demonstrated clinically significant performance in mammographic screening in both retrospective and prospective studies. However, the role of AI in early cancer detection requires further evaluation. Purpose To demonstrate how AI scores in individuals diagnosed with breast cancer may increase up to 10 years before their diagnosis, compared with individuals who remain cancer-free. Materials and Methods A retrospective study using the Validation of Artificial Intelligence for Breast Imaging (VAI-B) database…
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.
UNLABELLED: Deep learning can extract predictive and prognostic biomarkers from histopathology whole-slide images. However, explainable artificial intelligence approaches widely used in digital pathology, such as attention heatmaps and class activation mapping, provide limited insight into the image features associated with classifier outputs. In this study, we developed Morphing histoPathology Diffusion (MoPaDi), a framework for generating counterfactual explanations for histopathology images that help identify morphologic or stain-related features linked to model predictions. MoPaDi combined…
СтатьяПоддержка 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.
INTRODUCTION AND AIMS: This study compared 3 methods for teaching caries detection in bitewings: a prerecorded lecture, a preannotated dataset, and an artificial intelligence (AI)-based web application.
METHODS: Fifty-two dental students annotated carious lesions in 50 bitewings using minimum bounding boxes. After initial annotations, students were divided into 3 groups according to the training method: the Lecture Group (n = 16) received a prerecorded lecture on caries detection in bitewings, the Dataset Group (n = 17) had access to 50 bitewings annotated by a dentist, and the AI Group (n = …
СтатьяСравнительное 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: Intradialytic hypotension (IDH) is a frequent complication in hemodialysis and is associated with adverse cardiovascular and neurological outcomes. Existing AI prediction models often lack real-world applicability, highlighting the need for clinically relevant, interpretable, and integrated AI systems to support real-time decision-making in hemodialysis care.
METHODS: We analyzed hemodialysis data from 2016 to 2023, incorporating demographics, dialysis settings, and high-frequency vital signs. IDH was defined by a systolic blood pressure drop accompanied by clinical interventions.
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: The use of large language models (LLMs) is increasingly common. However, LLMs may exhibit sycophancy, echoing users' beliefs while avoiding contradiction. In the present study, we describe sycophancy in general-purpose LLMs when applied to orthopaedic contexts.
METHODS: We investigated sycophancy in 2 general-purpose LLMs. We evaluated performance on 3 tasks: (1) accuracy on benchmark answering: LLMs were tested on validated benchmark orthopaedic questions, with correct and incorrect cues, and the change in accuracy and sycophancy error rate were determined; (2) user belief agreem
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: Early detection of sepsis in pediatric intensive care units (PICUs) is critical, but challenging due to its nonspecific clinical presentation and marked physiological heterogeneity. Artificial intelligence (AI) offers transformative potential for precision sepsis management, but clinical translation remains complex due to methodological and implementation barriers.
DATA SOURCES: A systematic review was conducted on the application of AI in sepsis management in PICUs. We included original research studies, meta-analyses, systematic reviews, clinical guidelines, and consensus statem…
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.
Cardiovascular diseases (CVD) remain a predominant cause of mortality and morbidity globally. Conventional therapy methods may be constrained by their inadequate acknowledgment of individual genetic and clinical variations. In this context, pharmacogenetics and artificial intelligence (AI) applications, essential elements of the precision medicine approach, present a novel paradigm for the management of cardiovascular disorders. Pharmacogenetics elucidates the genetic basis of individual responses to drugs, thereby improving treatment success and minimizing adverse drug effects. Conversely, ar…
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.
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing anesthesiology by enhancing the prediction and management of perioperative complications, including intraoperative hypotension, respiratory failure, postoperative nausea and vomiting (PONV), and pain control challenges. This scoping review synthesizes evidence from 82 studies, identified through a systematic search of PubMed, Scopus, Web of Science, and grey literature from January 2010 to September 2025, to map AI techniques, their clinical applications, and limitations. Techniques include Machine Learning (ML) (e.g., random forests, support vec…
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.
Application of generative AI, synergistically with traditional knowledge-based approaches, has expedited the discovery of small-molecule PolQ polymerase domain inhibitors. Leveraging AI-generated ligand designs, a structurally diverse set of compounds were synthesized and evaluated, ultimately identifying a novel oxime-based scaffold as a promising starting point. Although the initial hit demonstrated only modest biochemical potency, the oxime moietyan unexplored vector in this chemical spaceoffered an opportunity for strategic substitution. Gratifyingly, using this strategy, a highly potent
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.
BACKGROUND: The memory assessment pathway (MAP) for people with subjective memory deficits (dementia, mild cognitive impairment, and other diagnoses) is under huge strain and new diagnostic technologies have been identified as a high priority for research.
AIM: To investigate the views of GPs on the MAP, and on how an artificial intelligence tool (CognoSpeak™) could be implemented.
DESIGN & SETTING: Qualitative interview study in a large region of the NHS (South Yorkshire) in England.
METHOD: Eighteen GPs were recruited using convenience sampling to undertake semi-structured interviews, whi…
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.
The prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) continues to rise, necessitating reliable and effective self-management strategies to improve maternal and neonatal outcomes. However, current self-management models face challenges, including insufficient data monitoring and analysis, delayed modifications to treatment protocols, and excessive reliance on manual processes. With the expanding application of artificial intelligence (AI) in healthcare, its potential value in the self-management of GDM has attracted increasing attention. This systematic review aimed to synthesize the evidence …
Систематический обзорСтатьяПолный 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.
Supportive periodontal care is essential for maintaining periodontal stability after active therapy, yet adherence to periodontal maintenance remains difficult. Once bleeding, halitosis or other presenting concerns improve, some patients may interpret the disease as resolved and the maintenance visit as "just a clean." This Perspective uses the intention-behaviour gap to examine behavioural, financial and health-literacy barriers to continued supportive care. It then considers a narrower, testable hypothesis: artificial intelligence (AI) might assist clinicians in organising clinician-verified…
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