Artificial intelligence (AI) is transforming computer-aided drug design (CADD) by enabling more rapid, efficient, and data-driven approaches to drug discovery. This narrative review examines recent applications of AI, machine learning (ML), deep learning (DL), reinforcement learning (RL), natural language processing (NLP), and generative AI across major stages of the drug discovery pipeline. Literature published primarily between 2021 and 2026 was reviewed to describe advances in AI-assisted target identification, protein structure and protein- protein interaction prediction, virtual screening…
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: Patients with heart failure (HF) frequently suffer from undetected declines in cardiorespiratory fitness (CRF), which significantly increases their risk of poor outcomes. However, current clinical practice lacks effective tools for early CRF risk stratification.
METHODS: We conducted an artificial intelligence (AI)-driven unsupervised clustering analysis based on 15 multimodal clinical variables-including metabolic, inflammatory and body composition indicators-in 505 patients with HF. The associations between clustering-derived phenotypes and CRF impairment (maximal oxygen uptake …
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 most common consequences in individuals with diabetes is the diabetic foot, which can cause foot ulcers and even lead to limb amputation. Since an increase of the temperature in the plantar region is directly correlated with an increased risk of ulceration, infrared thermography (IRT) has been used in multiple studies as an automatic tool for detecting problems in diabetic foot. Artificial intelligence-based computer-aided diagnosis systems are being more frequently used to improve decision-making and minimize errors. These technologies are designed to increase examinati…
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.
INTRODUCTION: Traditional drug discovery is historically characterized by high attrition rates, escalating financial costs, and decades-long development timelines. As global health challenges-particularly antimicrobial resistance and complex malignancies-intensify, the urgent need for innovative and accelerated therapeutic solutions has never been more critical. Artificial Intelligence (AI) has emerged as a supportive computational framework to address these fundamental bottlenecks, offering advanced computational capabilities to navigate vast chemical spaces and optimize molecular design. Whi…
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.
BackgroundAlzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that necessitates early, accessible, and non-invasive diagnostic methods.ObjectiveThis review examines the potential of artificial intelligence (AI)-based retinal imaging as a transformative and scalable tool for early AD detection across the full diagnostic continuum, including the preclinical stage.MethodsFollowing PRISMA guidelines, 63 primary studies were selected from an initial pool of 240 articles retrieved from PubMed, IEEE Xplore, Scopus, Web of Science, and Google Scholar (2017-mid-2025). Advancements in o…
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/Objectives: Hysteroscopy is the gold standard for visualization and treatment of intrauterine pathology. Because hysteroscopic interpretation remains operator-dependent, artificial intelligence (AI) has been evaluated as a tool to improve consistency, lesion recognition, and decision support. We aimed to systematically review AI, machine learning (ML), deep learning (DL), or computer-aided diagnosis (CAD) applications in hysteroscopy. Methods: A systematic search of PubMed/MEDLINE and EBSCOhost was performed from database inception to 8 March 2026, supplemented by targeted searches.…
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.
PURPOSE OF REVIEW: We examined the landscape of publicly available cardiac imaging datasets to assess how their distribution and construction shape bias and equity in cardiovascular AI.
RECENT FINDINGS: Across 38 publicly available echocardiography, cardiac magnetic resonance imaging, and cardiac computed tomography datasets, nearly 80% originate from high-income countries, with no public cardiac imaging datasets from Africa or South America. Fewer than two-thirds of these public datasets report any demographic information, and only a small minority are linked to clinical outcomes. Studies re
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.
Artificial intelligence (AI) has experienced unprecedented growth in the healthcare sector, promising to revolutionise diagnosis, care, treatment, and biomedical research. This viewpoint article discusses the challenges in this sector and highlights the evolution of the regulatory framework surrounding AI in healthcare and its concrete consequences on innovation. Layered regulatory developments, notably the Medical Device Regulation of 2021 and the AI Act of 2024, have introduced stricter requirements for traceability, clinical performance, risk management, transparency, and human oversight. A…
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.
Optimizing surgical decisions in breast cancer is critical. Choosing between mastectomy and breast-conserving surgery (BCS) is complex due to heterogeneous pre-operative clinical factors. We developed BrCaM (Breast Cancer Model), a machine learning–based Clinical Prediction Model designed to analyze pre-operative surgical decision patterns. A dataset of 5100 patients (age range: 18–96 years) treated at a Breast Unit with standardized protocols was used. Surgeon-guided feature selection and an end-to-end machine learning pipeline were implemented. Multiple algorithms were evaluated; AdaBoost pe
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.
Using artificial intelligence (AI) to prescribe drugs has advanced slowly. Whether a "doctor-in-the-loop" design would increase acceptance of drug-prescribing AI is unknown, as are settings where physicians envision AI-driven drug prescription most likely to be implemented. We surveyed a stratified sample of 2708 physicians throughout China to interrogate their opinions on drug-prescribing AI. Most respondents (78%) are receptive to using drug-prescribing AI and anticipate doing so within 5 years. Respondents suggested initial settings for AI-driven drug prescribing include situations where th…
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: Achieving valid and reproducible facial attractiveness assessment in orthodontic practice remains challenging. Artificial intelligence (AI) has shown potential in orthodontics and may help reduce inconsistencies in the evaluation of facial and smile aesthetics. This study aimed to develop and internally validate an AI model for assessing facial attractiveness in a Caucasian population.
MATERIALS AND METHODS: The study sample was derived from a subset of the SCUT-FBP5500 V2 dataset and included Caucasian subjects, comprising 750 males and 750 females with human-rated facial attract…
СтатьяВалидационное 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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming healthcare by enabling advanced data analysis, predictive modeling, and intelligent clinical decision support systems. In obstetrics and gynecology (OBG) nursing, AI technologies are increasingly recognized as valuable tools for improving maternal and women's healthcare outcomes. These technologies facilitate early identification of high-risk pregnancies, enhance fetal monitoring accuracy, and support gynecologic cancer screening. This narrative review examines current evidence on the emerging applications of AI in obstetric and gynecologic …
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.
Chronic kidney disease is rising worldwide, and kidney transplantation remains the preferred modality of kidney replacement therapy. However … CL10, additional blood- and urine-based biomarkers, and biopsy transcriptomics. We also examine how artificial intelligence and machine learning may support digital pathology, multimodal risk prediction, and data integration, while recognizing the current challenges of biological interpretability, external validation, and clinical implementation. Finally, we propose a re …
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.
The intensifying global population aging has rendered the development of anti-aging drugs a core challenge in the life sciences domain. Traditional models struggle to address the systemic and networked nature of aging. Multi-omics technologies provide a panoramic perspective for deciphering molecular networks of aging, while Artificial Intelligence (AI) has demonstrated significant advantages in target discovery, drug screening, and clinical trial optimization. This review systematically elaborates on the pathological characteristics and molecular mechanisms of aging, analyzes the application …
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.
Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic, heterogeneous condition requiring ongoing monitoring and iterative therapeutic adjustment. Current management relies on multiple clinical, biochemical, imaging, and molecular data sources that are collected intermittently and rarely integrated into a unified representation of disease activity, leading to reactive clinical decision-making. Although artificial intelligence (AI) has demonstrated promise in IBD, most applications remain task-specific and operate on data collected at isolated time points, failing to capture the longitudinal nature of d…
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: Colorectal cancer (CRC) is a biologically heterogeneous disease in which tumor sidedness has emerged as a relevant prognostic factor. Conventional TNM staging does not incorporate several clinically and biologically meaningful variables that may influence outcomes. In this context, artificial intelligence (AI) based approaches offer an opportunity to integrate complex clinicopathological data and improve prognostic stratification. This study aimed to evaluate clinicopathological variables associated with tumor sidedness and to identify clinical predictors of high-risk disease 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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly discussed across biomedical research, yet its adoption in antiviral drug discovery remains modest. This is paradoxical because antiviral research urgently needs precisely what AI can provide: faster target prioritization, more effective reuse of fragmented datasets, rapid drug repurposing, de novo molecular design and early resistance prediction. Limited adoption, however, does not simply reflect conservatism. Antiviral datasets are frequently small, heterogeneous, and assay-dependent; many models are difficult to interpret; and a substantial part o…
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/Objectives: Musculoskeletal disorders and their surgical treatment significantly affect global disability, healthcare utilization, and costs. Artificial intelligence (AI) is a key enabler of data-driven musculoskeletal care. Their applications include diagnostic imaging, surgical planning, risk prediction, rehabilitation, and digital health ecosystems. This narrative review synthesizes current evidence on the use of AI in orthopaedics and musculoskeletal care across five areas: diagnostic imaging, surgical planning and intraoperative augmentation, predictive analytics and patient-re…
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.
MedElevator
Войти в исследования