Schizophrenia is a chronic and severe psychiatric disorder affecting nearly 1% of the global population, characterized by positive symptoms … ling, sensory processing, and network dysfunction associated with schizophrenia. Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), have enabled prediction of diagnosis, treatment response, and relapse risk using multimodal clinical, neuroimaging, and genetic data. However, the "black-box" nature of many AI models limits transparency, in …
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.
BACKGROUND: Multimodal artificial intelligence (AI) systems are increasingly used for visual interpretation tasks. Whether commercially available models can be applied to burn surgery, and to what extent, remains unclear. We evaluated a clinical chain from visual recognition (distinguishing burns from nonburned skin) to treatment decision-making (debridement versus immediate skin grafting), including accuracy, output consistency, and skin tone subgroup performance.
METHODS: Four multimodal large language models (GPT-5.4 Pro, Grok 4.1, Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.6) evaluated 50 cropped …
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: Non-attendance after referral from screening is one of the major challenges for diabetic retinopathy screening programmes in Africa. Artificial intelligence (AI) systems for the identification of diabetic retinopathy can provide point-of-screening results and therefore enable immediate counselling. We aimed to investigate whether AI-supported diabetic retinopathy screening, with a point-of-screening result and face-to-face counselling, increased the proportion of people with true referable diabetic retinopathy who attended the central ophthalmology referral clinic when compared wit…
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.
The human microbiome is integral to health, metabolism, immunity, and physical protection, with dysbiosis linked to metabolic disorders, autoimmune conditions, and cancer. High-throughput sequencing has generated massive datasets, but analyzing these complex, multidimensional data poses significant challenges. Artificial intelligence (AI), including machine learning, deep learning, and related approaches, offers powerful solutions for data integration, pattern recognition, functional annotation, and predictive modeling. AI applications in microbiome research include identifying microbial bioma…
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 (AI) is rapidly transforming cardiac electrophysiology (EP) by enabling automated interpretation of electrocardiograms, intracardiac electrograms, wearable sensor data, and imaging modalities. These technologies promise improved diagnostic accuracy, procedural efficiency, and personalized risk stratification across a wide spectrum of arrhythmia care. However, the integration of AI into clinical EP raises important ethical, practical, and regulatory concerns. Many current models function as opaque systems with limited explainability, while training datasets often lack ad…
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.
Advances in the treatment of thalassaemia have led to major improvements in survival and quality of life over the past 30 years. In addition … onal collaborations, and simplified treatment platforms. In addition, the rapidly expanding role of artificial intelligence in screening, diagnosis, prediction of complications, and remote care delivery is reviewed. Finally, we highlight the importance of international collaborations, multidisciplinary training, and research networks in strengthening equitable global tha …
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.
PURPOSE: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly studied for diagnosis, surgical planning, risk stratification, and outcome prediction in spinal deformity. However, these models may reproduce inequities when datasets, outcome definitions, or validation strategies incompletely represent diverse populations. Given the rapid growth of AI in spinal deformity, there is a need to evaluate how algorithmic fairness is reported and assessed.
METHODS: A systematic review was performed in accordance with PRISMA guidelines. PubMed, Embase, Cochrane, Scopus, and Web of Scie…
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 (AI) is rapidly transforming medical research and scholarly publishing, reshaping how scientific knowledge is produced, evaluated, and disseminated. Initially developed as a decision-support tool, AI has evolved into a complex ecosystem encompassing machine learning, deep learning, and large language models, with applications spanning data analysis, diagnostic support, evidence synthesis, manuscript preparation, peer review, and post-publication analytics. These technologies offer substantial benefits, including accelerated research workflows, improved analytical precis…
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: Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive and biologically heterogeneous breast cancer subtype for which robust biomarkers for diagnosis, treatment-response assessment, and prognosis remain limited. Artificial intelligence (AI) is increasingly used to analyze radiology, digital pathology, and molecular data in TNBC.
METHODS: This Review provides a structured narrative synthesis of previously published studies on AI for TNBC, with emphasis on imaging, computational pathology, genomics, multi-omics, and multimodal fusion. The literature was organized by data modality, cl…
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 (AI) and machine learning (ML) are transforming urological practice; however, most clinicians lack the technical background required to develop, evaluate, or critically appraise predictive models. Existing resources are often written by data scientists for a technical audience, highlighting the need for a practical, clinician-oriented framework that enables urologists to build and deploy meaningful AI tools using data they already possess. Following an overview of the AI landscape in urology, we present a structured nine-part framework that includes clinical data apprai…
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: Polycystic ovary syndrome (PCOS) and ischemic cardiomyopathy (ICM) share metabolic and cardiovascular risk factors, including insulin resistance and chronic inflammation, but the molecular links remain unclear.
AIM: To identify shared diagnostic biomarkers between PCOS and ICM and clarify their biological basis.
METHODS: Transcriptomic datasets from multiple PCOS and ICM GEO cohorts were integrated. Differential expression analysis, WGCNA, and 105 machine-learning model combinations were applied to identify robust cross-disease biomarkers. The top-performing Elastic Net (Enet) mo
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) shows promise for improving electrocardiogram (ECG)-based acute myocardial infarction (AMI) detection, but clinical readiness remains uncertain. We aimed to conduct a systematic synthesis informed by a structured search of AI-enhanced ECG systems to evaluate their performance, validation quality, and implementation readiness.
METHODS: We conducted a structured search of PubMed and Embase (publication date limits: January 1, 2017, to August 31, 2025; last searched: February 18, 2026) for English-language human studies that developed or validated AI mode…
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.
Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of mortality worldwide, underscoring the need for effective risk prediction and early detection. Although the electrocardiogram (ECG) is a widely available and low-cost diagnostic tool, its traditional interpretation is limited by subjectivity. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach, capable of extracting hidden prognostic information from ECG signals. This systematic review aimed to assess original studies applying AI techniques to ECGs for cardiovascular risk prediction and mortality. Original studies that used EC…
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.
Supramolecular inclusion complexes are widely used in drug delivery and other fields, with the advantages of controllable structures, high stability, excellent biocompatibility, and the ability to improve drug solubility and achieve controlled release. However, traditional screening methods rely on experimental trial and error, which suffer from long cycles, high costs, and low throughput, limiting research and development efficiency. In recent years, the development of artificial intelligence has provided new solutions for the screening of inclusion complexes. This paper systematically review…
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.
MedElevator
Войти в исследования