INTRODUCTION: Magnetic Resonance Imaging (MRI) performs a critical role in breast cancer diagnosis, especially for high-risk populations e.g. family history. MRI could take advantage of the implementation of artificial intelligence (AI). AI assessment of breast composition factors is less studied than those of lesion detection and classification. These factors are breast density, background parenchymal enhancement (BPE) and fibroglandular tissue (FGT), which are recognized breast cancer phenotypes.
METHODS: Following PRISMA guidelines, the PROSPERO registered review examined the role of AI in…
СтатьяСистематический обзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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) scribes use advanced speech recognition and natural language processing to automate clinical documentation and ease administrative burden. However, little is known about the effect of AI scribes on clinicians, patients, and organizations.This study aimed to (1) propose an evaluation framework to guide future AI scribe implementations, (2) describe the effect of AI scribes along the domains proposed in the developed evaluation framework, and (3) identify gaps in the AI scribe implementation literature to be evaluated in future studies.Databases including Embase, Emb…
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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.
PURPOSE: Malnutrition remains a critical public health issue in low-income countries, significantly hindering economic development and contributing to over 50% of infant deaths. Under nutrition weakens immune systems, increasing susceptibility to common illnesses and prolonging recovery periods. This study aims to develop and evaluate a novel artificial intelligence-based classification method for nutritional status assessment using hybrid machine learning strategies, enhancing the accuracy and reliability of malnutrition detection.
METHOD: This study utilizes the fire hawk optimizer-based k-…
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.
INTRODUCTION: The study aimed to develop and validate the Emergency Department Dementia Algorithm (EDDA) to detect dementia among older adults (65+) and support clinical decision-making in the emergency department (ED).
METHODS: In a multisite retrospective study of 759,665 ED visits, electronic health record data from Yale New Haven Health (2014-2022) were used to train three supervised and semi-unsupervised positive-unlabeled machine learning models (XGBoost, Random Forest, LASSO). A separate test set of 400 ED encounters underwent adjudicated chart review for validation.
RESULTS: EDDA ach
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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: Artificial intelligence (AI) is increasingly applied to palliative care to enhance symptom management and decision support. However, the breadth and implementation strategies of such technologies remain underexplored.
AIM/OBJECTIVES: This scoping review aimed to map empirical studies from 2015 to 2025 that used AI for symptom assessment, mortality prediction and care planning in palliative settings.
METHODS: The review followed Arksey and O'Malley's five-stage framework for scoping reviews and was reported according to PRISMA-ScR guidelines. Included studies were appraised using …
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.
AIMS: To assess the utility of the artificial intelligence (AI) chatbot ChatGPT (openly available version 3.5) in responding to real-world pharmacotherapeutic queries from healthcare professionals.
METHODS: Three independent and blinded evaluators with different levels of medical expertise and professional experience (beginner, advanced, and expert) compared AI chatbot- and physician-generated responses to 70 real-world pharmacotherapeutic queries submitted to the clinical-pharmacological drug information centre of Hannover Medical School between June and October 2023 with regard to quality o…
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: Internists formulate diagnostic hypotheses and personalized treatment plans by integrating data from a comprehensive clinical interview, reviewing a patient's medical history, physical examination and findings from complementary tests. The patient treatment life cycle generates a significant volume of data points that can offer valuable insights to improve patient care by guiding clinical decision-making. Artificial Intelligence (AI) and, in particular, Generative AI (GAI), are promising tools in this regard, particularly after the introduction of Large Language Models. The Europea…
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/Objectives: The integration of artificial intelligence (AI) in healthcare has been progressively expanding, with growing interest in its potential application in palliative care, particularly in exercise prescription. However, there is limited scientific evidence addressing professionals' perceptions of this use. This study aimed to explore Portuguese healthcare professionals' perceptions of AI in exercise prescription for palliative care and to identify related ethical implications and training needs. Methods: A cross-sectional, descriptive, and analytical study was conducted using…
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.
OBJECTIVE: Cardiac rehabilitation (CR) improves survival, reduces hospital readmissions, and enhances quality of life; however, participation remains low due to barriers related to access, awareness, and socioeconomic factors. This study explores the potential of artificial intelligence (AI), specifically ChatGPT, in supporting CR by providing guideline-aligned recommendations and fostering patient motivation.
METHOD: This cross-sectional study evaluated ChatGPT-4's responses to 40 questions developed by two cardiologists based on current cardiology guidelines. The questions covered fundament…
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: In the field of bibliometrics, although some studies have conducted literature reviews and analyses on sepsis, these studies mainly focus on specific areas or technologies, such as the relationship between the gut microbiome and sepsis, or immunomodulatory treatments for sepsis. However, there are still few studies that provide comprehensive bibliometric analyses of global scientific publications related to AI in sepsis research. Objective: The aim of this study is to assess the global trend analysis of AI applications in sepsis based on publication output, citations, co-authorship
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: Pleural diseases represent a significant healthcare burden, affecting over 350 000 patients annually in the US alone and requiring accurate diagnostic approaches for optimal management. Traditional imaging techniques have limitations in differentiating various pleural disorders and invasive procedures are usually required for definitive diagnosis.
METHODS: We conducted a nonsystematic, narrative literature review aimed at describing the latest advances in imaging techniques and artificial intelligence (AI) applications in pleural diseases.
RESULTS: Novel ultrasound-based techniqu…
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.
Globally, drug discovery and development programs are complex, multi-decade long and prohibitively expensive. Artificial intelligence (AI) and other digital health technologies have the potential to enhance and accelerate each stage of drug discovery and development, from pre-clinical target identification to post-market repurposing, and even revolutionize the entire process. Using ophthalmology as an example, this review highlights recent AI and digital health innovations in different phases of drug discovery and development. By leveraging machine learning algorithms and vast clinical and mul…
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) has revolutionized medical education by delivering tools that enhance and optimize learning. However, there is limited research on the medical students' perceptions regarding the effectiveness of AI as a learning tool, particularly in Sri Lanka.
OBJECTIVE: The study aimed to explore students' perceived barriers and limitations to using AI for learning as well as their expectations in terms of future use of AI in medical education.
METHODS: An exploratory qualitative study was conducted in September 2024, involving focus group discussions with medical …
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.
Pavement performance assessment and prediction are crucial for efficient infrastructure management and strategic planning of maintenance activities. Conventional techniques are insufficient and lack the efficiency and flexibility required for modern transportation networks. This study proposes a groundbreaking integrated approach that merges machine learning (ML) classification techniques with Geographical Information Systems (GIS) to evaluate road conditions using the Pavement Condition Index (PCI) and the International Roughness Index (IRI). Given that IRI data collection is more straightfor
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/Objectives: Maxillofacial trauma poses significant challenges in emergency medicine, requiring rapid interventions to minimize morbidity and mortality. Traditional segmentation methods are time-consuming and error-prone, particularly in high-pressure settings. Real-time artificial intelligence (AI) segmentation offers a transformative solution to streamline workflows and enhance clinical decision-making. This study evaluated the potential of real-time AI segmentation to improve diagnostic efficiency and support decision-making in maxillofacial trauma emergencies. Methods: This study…
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.
Gestational diabetes mellitus (GDM) is the most common metabolic disorder in pregnancy, posing risks to both maternal and neonatal health. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)-based solutions hold the promise of improving GDM prediction, thus enabling earlier and more personalized care. The main objective of this systematic review is to provide a comprehensive overview of AI/ML methods used for GDM prediction, leveraging the data from both the preconception and pregnancy periods. We conducted a PRISMA-guided search across databases including PubMed, Scopus, IEEE, and Web of S…
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.
BACKGROUND: Male infertility contributes to 20-30% of infertility cases, yet traditional diagnostic and treatment methods face limitations in accuracy and consistency. Artificial intelligence (AI) promises to transform male infertility management within in vitro fertilization (IVF) by enhancing precision and efficiency.
OBJECTIVE: This study aims to map current AI applications in male infertility, evaluate their performance in IVF contexts, identify gaps in research, and propose strategies for clinical adoption.
METHODS: We conducted a mapping review of 14 studies, sourced from PubMed, Scopu…
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Nursing diagnoses are crucial for care planning and communication, yet achieving diagnostic accuracy is often challenging due to workload and complex patient data. Integrating artificial intelligence (AI) into clinical practice may enhance clinical reasoning and promote a standardized nursing language.
AIM: This methodological study aimed to develop an AI-based clinical decision support system that ensures diagnostic accuracy with fewer defining characteristics.
METHODS: Based on Gordon's Functional Health Patterns Model, data were collected from 122 patients, including 117 defin…
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.
MedElevator
Войти в исследования