BACKGROUND: Dyslipidemia is a multifactorial and complex condition that warrants investigation through advanced analytical approaches such as machine learning (ML). Few previous ML studies predicting dyslipidemia have been validated across multiple international populations.
OBJECTIVE: This study aimed to develop an ML model to predict the 5-year incidence of dyslipidemia using routinely collected health examination data. To ensure generalizability, the model was externally validated in populations from South Korea, Japan, and the United Kingdom. Furthermore, the clinical relevance of the mod
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: The expansion of telehealth services, particularly during the COVID-19 pandemic, has transformed health care delivery in the United States. Telehealth promises greater access and resource efficiency by reducing wait times and appointment lengths, especially in specialties like psychiatry, behavioral health, bariatrics, and sleep medicine. However, disparities exist in adoption based on demographics, geography, and socioeconomic status, raising concerns about equitable access and optimal resource use.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate how telehealth impacts health care resourc
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: This study aims to develop a data-driven methodology for stratifying Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) patients based on longitudinal disease progression patterns, using a novel deep learning framework that combines a Recurrent Variational Autoencoder (RVA) with consensus clustering to identify clinically meaningful subgroups.
METHODS: The RVA integrates Peephole Long Short-Term Memory networks within the Variational Deep Embedding (VaDE) architecture to simultaneously learn latent representations and cluster assignments from multivariate time-series data. The approach incorporat
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: Obstructive sleep apnea (OSA) affects nearly one billion people globally and poses a substantial public health threat. Effective and accessible methods for OSA risk identification are urgently needed.
OBJECTIVE: This study aims to develop and externally validate a machine learning model derived from multi-parameter pulse oximetry (SpO2) for OSA screening, and to evaluate its performance, interpretability, and robustness across sex and age subgroups.
METHODS: Of 4156 screened participants, 2195 underwent polysomnography (internal cohort) and 446 received home sleep apnea testing (
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
BackgroundEarly detection of infectious disease outbreaks is essential for timely public health response. Artificial intelligence (AI) combined with digital traces from social media and search engines may strengthen epidemic early warning systems (EWS).ObjectiveTo map how AI-based EWS use social media and search engine signals for outbreak detection/forecasting, and to characterize whether studies integrate clinical and climate/environmental data.MethodsFollowing PRISMA-ScR, we reviewed 38 studies (past five years) across six databases. We extracted study characteristics, data sources, target
СтатьяScoping ReviewПоиск 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: Upper and lower extremity lymphedema is a chronic, progressive condition that significantly impairs the quality of life of affected patients. Despite the recently established effectiveness of physical therapy and supermicrosurgical interventions, current guidelines frequently lag behind emerging evidence and commonly do not offer stage-specific treatment algorithms. This gap in evidence-based guidance may prompt clinicians with limited experience to seek support from large language models such as ChatGPT.
OBJECTIVE: Given the potential of artificial intelligence to rapidly integra
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.
OBJECTIVES: This study aimed to evaluate and compare the accuracy of multiple artificial intelligence (AI) models (ChatGPT 5.2 Pro, Gemini 3 Fast, Claude 4.5 Sonnet, and Microsoft Copilot) in detecting orthodontic malocclusion features in standardized multiview intraoral photographs. The reference standard was assessment by an orthodontist.
METHODS: A cross-sectional observational study was conducted using five standardized intraoral photographs (frontal, right lateral, left lateral, maxillary occlusal, and mandibular occlusal) obtained from 50 children aged 9-12 years. The following eight ma
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: Clinical data warehouses store large volumes of unstructured text containing valuable information about patients' medical status. Traditional extraction systems based on named entity recognition (NER) identify medical terms but often fail to capture the contextual cues needed for accurate interpretation. Existing approaches to context-aware extraction differ in their reliance on expert annotation, computational power, and lexical resources, leading to uneven feasibility across institutions. Combined with heterogeneity in documentation practices and data-sharing restrictions, these
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.
BACKGROUND: Patients living with dementia (PLWD) require attention to social determinants of health (SDoH), but social information is often unavailable or incomplete during care encounters, and clinicians report uncertainty about how to act on this information.
OBJECTIVE: This study aimed to co-design the Intelligent Social Risk Management in Alzheimer's Disease and Alzheimer's Disease-Related Dementias Patients (iSMART) clinical decision support (CDS) prototype, which integrates an AI-driven individualized polysocial risk score (iPsRS) to identify PLWD at high social risk for hospitalization
СтатьяПоддержка 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.
BackgroundTelerehabilitation (TR) has been increasingly used to deliver psychological and neuropsychological care remotely, especially since the COVID-19 pandemic. As health services continue to shift toward telehealth, ensuring ethical and equitable TR delivery is essential to establish sustainable TR models.ObjectiveThe objective of this review is to synthesize existing evidence on the ethical and equity-related benefits and pitfalls associated with the use of TR in a psychological and neuropsychological context for individuals with physical disabilities.MethodsThis rapid review included rev
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: Despite the increasing use of machine learning (ML) in clinical research, the early stages of data preparation, especially for structured clinical data, often receive limited methodological scrutiny. These datasets typically contain missing values, complex categorical variables, and imbalanced class distributions, all of which complicate downstream model development and interpretation.
OBJECTIVE: This study introduces a structured preprocessing framework designed to address common challenges in medical tabular data and to assess how preprocessing choices affect the stability and p
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.
BACKGROUND: Repeated blood product ordering is associated with order entry errors and potential patient harm. Traditional electronic health record order sets require repeated re-entry for recurrent transfusions, creating inefficiencies and opportunities for error, and contributing to physician burnout. Historically, we have used order sets to order blood products, which must be re-entered each time a transfusion is needed. Reusable transfusion therapy plans may address these challenges by standardizing and streamlining transfusion workflows. We conducted a pre-post study at a single pediatric
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: Despite advances in interoperability, patient-supplied medical histories commonly use paper-based forms. Dissatisfaction with this inefficiency has led to the "Kill the Clipboard" initiative from the Centers for Medicare & Medicaid Services to advance digital alternatives. During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, patient-controlled vaccination record sharing demonstrated that Quick Response (QR) codes and digital data standards provide an effective option. Building on this, several nations are using three standards to securely view and exchange medical data: Fast He
СтатьяПоддержка 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.
ObjectiveWith increasing emphasis on value-based healthcare and rising costs, it is essential to assess the economic impact of artificial intelligence (AI). This study systematically reviews the evidence on the cost-effectiveness of AI applications in healthcare.MethodsA systematic search of PubMed, Scopus and Web of Science was conducted up to 21 August 2025. Studies that had full text and were peer-reviewed articles in English and reported formal economic evaluations, including cost-effectiveness, cost-utility or cost-benefit analysis of AI-based healthcare interventions, were included in th
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop a custom GPT-based, knowledge-guided documentation support system that drafts emergency department (ED) interdepartmental consultation requests from minimal free-text input and evaluate its feasibility, usability, and workflow integration.
METHODS: The system generates a patient summary, recommended consulting department, structured consultation draft, and clinical reference notes from brief natural language input, including age, chief concern, and key findings. Two public AI Hub datasets, the Essential Medical Knowledge Dataset (Dataset No. 71875) and
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.
OBJECTIVES: In prehospital and in-hospital emergency care, artificial intelligence (AI)-enabled emergency medical services (EMS) systems are reshaping clinical workflows through real-time triage, automated hospital assignment, telemedicine, and biometric monitoring. However, their implementation in Korea has revealed substantial legal and regulatory barriers. This study analyzed the structural incompatibilities between AI-enabled EMS and Korea's current legal framework, with particular attention to the Medical Service Act, Emergency Medical Service Act, and Personal Information Protection Act.
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: A 2019 French national online survey explored activity limitations and participation restrictions among children and youth with disabilities for which innovative solutions could help.
OBJECTIVE: The primary aim of this study was to use text mining analysis to complement previous human-led qualitative research and to uncover actionable additional knowledge related to difficult life situations that innovative solutions could help address and to compare the perspectives of children and youth with disabilities, relatives, and professionals.
METHODS: This study was part of Innovation
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: Federated learning (FL) enables multi-institutional model training on clinical text without sharing raw data; however, gradient inversion methods can reconstruct sensitive information from shared model updates. The extent of such privacy leakage in FL applied to radiology reports, and the role of tokenizer design, remains unclear.
OBJECTIVE: This study aimed to quantify gradient-based reconstruction of radiology report text in an FL setting and to compare privacy risk across 3 transformer tokenization strategies in a controlled, tokenizer-aware evaluation.
METHODS: Six FL clients
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: A rapidly aging population led to an increase in the number of patients with chronic diseases and polypharmacy. Although investigations on the appropriate number of drugs for older patients have been conducted, there is a shortage of studies on polypharmacy criteria in older inpatients from multiple institutions.
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the patterns of polypharmacy and determine the criteria for the number of drugs defining polypharmacy in the geriatric inpatient population.
METHODS: Electronic health records of 4 medical institutions for patients aged 65
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Systematic strategies to harness electronic health record (EHR) workflows, reduce redundancy, and support decision-making remain limited in acute care surgery (ACS). Understanding how EHR systems and workflows intersect with time-sensitive settings is critical to improving decision-making and outcomes in ACS.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate how ACS clinicians leverage the EHR for decision-making and to identify opportunities and challenges for EHR-enabled decision support.
METHODS: We conducted a qualitative ethnographic study over a 6-month period, combining in-depth int
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