Artificial intelligence (AI) is increasingly finding its way into anesthesiology and intensive care medicine. In the context of hemodynamic assessment, the analysis of arterial blood pressure waveforms for the prediction of impending hypotension represents a prototypical application. Targeted use of such approaches has indeed been shown to reduce the severity and duration of hypotensive episodes. However, definitive evidence demonstrating a reduction in morbidity and mortality is still lacking and remains the subject of ongoing debate. Beyond this application, multiple additional potentially m…
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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.
Acknowledging the well-known tension between sound surgical principles and industry led innovation, this review examines whether artificial intelligence (AI) represents a clinically meaningful advance in hallux abducto valgus management or merely another commercial push. In this review, you will see how AI is shaping the landscape in the medical field and determine if AI is influencing surgical practices for foot and ankle surgeons.
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.
Microbiology has been greatly advanced by the incorporation of Artificial Intelligence (AI) by improving the classification, isolation and detection of microorganisms in several fields where microbial exploration is carried out. With the ability to process large volumes of data from genomic sequences, biochemical profiles and imaging, AI enables faster and more accurate microbial identification than conventional techniques. In microbiome study, AI decodes complex microbial communities in environments, the human body and air by identifying unknown species and their ecological roles. AI is a val…
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.
As artificial intelligence (AI) tools gain traction in clinical, operational, and administrative settings, healthcare professionals must develop a foundational understanding of key AI concepts to engage with these technologies responsibly and effectively. This perspective outlines essential AI terminology-such as machine learning, generative and agentic AI, large language models, artificial neural networks, and prompt engineering-paired with concrete clinical examples to illustrate their relevance in modern medical practice. By clarifying these terms and exploring their applications, this pape…
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: Artificial intelligence (AI) has become increasingly embedded in organizational processes; however, the mechanisms explaining its adoption are not yet fully understood, particularly in emerging economy contexts. This study examines the relationship between perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU) in the adoption of AI among firms located in Guayas, Ecuador.
METHODS: Drawing on the Technology Acceptance Model (TAM), the study analyzes both the conventional directional effect of PEOU on PU and the potential existence of a reciprocal association between these cons…
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.
Epidemiology has long been central to public health, guiding our understanding of the distribution and determinants of disease. As the field has evolved-from John Snow's cholera investigations to large-scale cohort studies and causal inference frameworks-it now faces a transformative juncture with the advent of artificial intelligence/machine learning (AI/ML). These technologies offer unprecedented opportunities to improve data measurement, inference, and population health insights, yet also pose methodological and ethical challenges. Anchored by the core epidemiologic domains of study populat…
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 rapid advancements in artificial intelligence (AI) carry the promise to reshape abdominal imaging by offering transformative solutions to challenges in disease detection, classification, and personalized care. AI applications, particularly those leveraging deep learning and radiomics, have demonstrated remarkable accuracy in detecting a wide range of abdominal conditions, including but not limited to diffuse liver parenchymal disease, focal liver lesions, pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), renal tumors, and bowel pathologies. These models excel in the automation of tasks such as segm…
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.
Artificial intelligence (AI) has the potential to reshape surgical education by enabling personalized feedback, advanced competency evaluations, and enhancing resident selection processes. Through AI-driven simulations and real-time feedback systems, surgical trainees can engage in adaptive learning environments that promote deliberate practice and accelerated skill acquisition. Moreover, intraoperative AI tools may soon offer decision support, guiding surgeons during complex procedures. However, integrating AI into surgical education and practice comes with significant challenges. These inclu…
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 changing each of the healthcare fields, including periodontology, through the improvement of every diagnosis, treatment plan, and the handling of all patients. AI-driven technologies such as machine learning, deep learning, and computer vision are incorporated into radiographic analysis, automated disease detection, and prognosis prediction. These improvements effectively enable the early detection of periodontal diseases and efficient classification of disease severity. In addition, they allow for specially personalized treatment approaches. AI makes automated …
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.
UNLABELLED: Artificial Intelligence (AI) has emerged as one of the most significant innovations in dentistry, enabling the efficient analysis of large volumes of data and enhancing the quality of diagnosis and treatment.
THE AIM OF THIS STUDY: Is to conduct a systematic review of the existing literature related to the application of AI in dental imaging. T.
MATERIALS AND METHODS: The study included works where AI was used for the analysis of dental images, with a focus on deep learning methods and convolutional neural networks. The search was conducted in six leading databases, including Pub…
СтатьяСистематический обзорАннотация на английскомПоиск полного текста в очередиОригинал на русском
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 healthcare is revolutionising the industry by enhancing diagnostic accuracy, personalising treatment strategies, and improving administrative efficiency. This study aims to evaluate the impact of AI interventions on health outcomes across various medical applications. A scoping review was conducted using relevant search terms, focusing exclusively on interventional studies measuring AI's effectiveness on health outcomes. The review analysed 30 clinical trials, including behavioural interventions, stroke rehabilitation, sepsis prediction, den…
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.
This article delves into the integration of artificial intelligence (AI) in predicting treatment prognosis in endodontics. It explores how different AI models analyze clinical and radiographic data to enhance diagnostic precision and forecast treatment outcomes. Key topics include the role of AI algorithms in assessing case difficulty and decision-making, deep caries management, regenerative endodontic procedures, nonsurgical root canal treatment and retreatment, endodontic microsurgery, postoperative pain, and flare ups. Limitations and future directions are also discussed.
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.
Integrating Artificial Intelligence (AI) with electrocardiograms (ECG) represents a transformative shift in cardiovascular medicine, marking a modern renaissance of this traditional diagnostic technique. This article explores recent advancements in AI-enhanced ECG technologies, highlighting their potential to improve diagnostic accuracy, predict cardiovascular events, and enable personalized patient care. AI-driven ECG interpretation has demonstrated groundbreaking capabilities in the field of both structural and electrical heart diseases. Furthermore, deep learning techniques have expanded di…
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.
Artificial intelligence (AI) shows great promise in eosinophilic esophagitis (EoE) management. It enhances diagnostic accuracy and consistency in endoscopic and histopathological analyses, with performance comparable to or exceeding non-experts. AI aids in standardizing assessments like EREFS and EoEHSS, identifies molecular phenotypes and novel biomarkers, and predicts treatment responses, facilitating precision medicine. However, challenges exist: "black box" issues demand explainable AI (XAI) for trust; validation in large, diverse cohorts, ensuring model generalization, and regulatory appr…
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