INTRODUCTION: Long COVID is a multisystem condition with challenging diagnosis. Nurse-navigation, a patient-centered intervention, can enhance education and care access. Analyzing patient-nurse text message exchanges using natural language processing (NLP) enables automated extraction of clinical information, potentially supporting early identification of long COVID. We aimed to evaluate a digital nurse navigation platform integrating a predictive model for long COVID identification as a triage-assisting tool and to assess user acceptance.
METHODS: This observational study included patients a
СтатьяНаблюдательное 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.
We investigated benzene variability in an urban environment using an interpretable, setting-based artificial intelligence framework. A seven-year dataset (2017-2023) of hourly pollutant concentrations (benzene, NO2, SO2, CO, O3) measured in Zagreb (Croatia) was analyzed, as were meteorological variables. Multiple-ensemble decision tree models were developed, with hyperparameters optimized using metaheuristic algorithms. The best-performing model, Extra Trees optimized by the Sine Cosine Algorithm, achieved an R2 of 0.87. Model interpretation employed Shapley additive explanations (SHAP), follo…
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: The Emergency Department (ED) and Intensive Care Unit (ICU) are high-acuity environments where rapid decision-making and clinical precision are fundamental to patient survival. Artificial Intelligence (AI) offers transformative potential by providing real-time data synthesis, advanced pattern recognition, and personalized decision support-capabilities essential for optimizing clinical efficiency and patient outcomes. This narrative review synthesized the applications, clinical benefits, and implementation challenges of AI within acute and critical care.
METHODS: A comprehensive li…
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.
Breast cancer remains a major cause of morbidity and mortality among women worldwide, highlighting the necessity for predictive tools to ide … . These findings highlight the potential of integrating high-dimensional epigenomic biomarkers with artificial intelligence (AI) to enable early prediction of breast cancer risk, thereby promoting minimally invasive screening and personalized prevention strategies.
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: Acute coronary syndrome (ACS) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, where timely diagnosis is critical. Prehospital assessment is challenging due to limited diagnostic resources and high clinical uncertainty. Artificial intelligence (AI) has emerged as a potential tool to support early diagnosis, risk stratification, and triage. This scoping review aimed to map the current evidence on AI applications in the prehospital assessment of suspected ACS and to identify existing knowledge gaps.
METHODS: A scoping review was conducted in accordance with PRISMA-ScR g…
Scoping ReviewСтатьяПолный 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.
OBJECTIVE: Cardiac surgery carries a significant risk of complications and mortality. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), is increasingly being explored to enhance perioperative risk prediction and support clinical decision-making. This systematic review evaluates the clinical applications, predictive performance, and limitations of AI models in cardiac surgery.
METHODS: PubMed and Embase were searched for studies published between January 2020 and July 2025. Of 939 records identified, 178 studies met the inclusion criteria following screening and full-text revie…
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.
INTRODUCTION: Early detection of vitreoretinal diseases (VRDs) is critical for preventing vision loss, and currently relies on the examination and interpretation of multimodal imaging techniques. Artificial intelligence (AI) is emerging as a powerful tool to detect abnormalities in vitreoretinal morphology and ideally detect changes at earlier stages to allow for intervention. This meta-analysis evaluates and summarizes the diagnostic performance of AI models in the detection of VRDs using retinal imaging systems.
METHODS: This study was registered in PROSPERO (CRD42023450207). A comprehensiv…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Temporomandibular disorders (TMDs) are a group of musculoskeletal and joint-related conditions affecting the temporomandibular joint (TMJ), … overlap with other orofacial pain conditions, and restricted access to advanced imaging techniques. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach to address these challenges. Machine learning and deep learning algorithms can process complex imaging, clinical, and psychosocial data to improve diagnostic accuracy, consistency, and efficiency. AI-assisted …
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.
To address the gap in quantitatively modeling dynamic failure mechanisms for Gasifier lock bucket valve system reliability, this study proposes an innovative method: using backpropagation (BP) neural network to optimize the prior data of dynamic Bayesian network (DBN). Firstly, based on the empirical formula for the number of hidden layer neurons, the original DBN model of the system is adapted to a structurally adaptive BP neural network to calibrate its prior parameters，and the correspondence between the prior distribution of DBN and the input-output functions of the BP network is establishe
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 OBJECTIVES: Malaria is a global health issue, causing over two million deaths annually. The development of new and potent antimal … s as a promising approach for antimalarial pharmaceutical research, emphasizing the significance of artificial intelligence in this field.
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.
Accurate identification of anatomical structures is essential for safe congenital cardiac surgery and for the development of assistive robotic systems. However, scalable annotation of open-heart surgical video remains a major challenge due to dynamic tissue motion, occlusion, and anatomical variability. The aim of this study was to develop and evaluate a human-in-the-loop segmentation and tracking pipeline for congenital open-heart surgery videos. A dataset of 72 annotated video clips comprising 27,461 frames was created from routine recordings of congenital cardiac surgery. Independent tracki
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.
OBJECTIVE: To provide a comprehensive review of the current landscape of artificial intelligence (AI) applications in voice disorder, with emphasis on emerging applications, limitations, and future directions for clinical integration.
METHODS: Literature review.
CONCLUSION: AI-based voice analysis is a promising tool for the screening and monitoring of vocal pathology, offering advantages in accessibility, scalability, and sensitivity to subtle acoustic features. However, current models remain limited by small data sets and lack of standardization in recording and reporting techniques. To mo…
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-based approaches to speech analysis have the potential to assist with objective speech error analysis in aphasia but off-the shelf tools often fail to detect speech errors due to prioritizing 'fluent transcription'. Speech production errors (dysfluencies) are hallmark diagnostic features of the nonfluent and logopenic variants of primary progressive aphasia, yet they can be challenging to detect and characterize even by expert clinicians. This study aimed to evaluate whether the novel automated lightweight Scalable Speech Dysfluency Modeling system, specifically designe…
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 AND OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded across cardiovascular care, serving as a powerful adjunct for symptom assessment, bedside examination, electrocardiography, and multimodality imaging interpretation. We aim to thoroughly review current evidence for AI applications across the cardiovascular diagnostic pathway and to highlight key considerations for clinical integration.
METHODS: We performed a narrative review of clinical trials and observational studies retrieved from MEDLINE/PubMed, Embase, and Google Scholar (January 1st 2000-July 10th 2025), li…
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) is increasingly being applied across medical disciplines to enhance clinical decision-making. However, its use in plastic and reconstructive surgery remains early in development. This review consolidates existing literature to evaluate how AI is specifically being implemented to predict breast reconstruction (BR) outcomes, identify current limitations, and outline priorities for clinical translation.
METHODS: A literature search was conducted using PubMed and Scopus databases to identify studies published between 2015 and 2025 that applied AI or machin…
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: The interpretation of pediatric electrocardiograms (ECGs) and management of childhood arrhythmias represent specialized clinical disciplines complicated by age-dependent physiological evolution. While artificial intelligence (AI) has transformed adult cardiology, its application to pediatric electrophysiology remains largely in the research phase.
OBJECTIVE: This review critically appraises the current evidence, methodological rigor, clinical readiness, and translational challenges of AI in pediatric arrhythmia detection, risk stratification, and management.
METHODS: A synthesis …
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.
OBJECTIVE: To assess the predictive value of hematologic and biochemical inflammatory indices for methotrexate (MTX) treatment outcomes in tubal ectopic pregnancy (TEP) and to develop machine learning (ML) models for individualized risk stratification.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective cohort included 293 hemodynamically stable TEP patients who were treated with a single dose of MTX between January 2019 and December 2023. Demographic, clinical, ultrasonographic, and laboratory data were analyzed. Inflammatory indices-including neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocy
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: Environmental pollution threatens population health through multiple and overlapping pathways, including gaseous emissions, wastewater discharge, and industrial solid waste. Artificial intelligence (AI) can improve environmental monitoring, energy management, and production optimization, but its broader relationship with multidimensional environmental public health risks remains insufficiently understood. This study examines whether and under what conditions artificial intelligence is associated with lower pollution-related environmental public health risks.
METHODS: Provincial pa…
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 transforming intensive care medicine by enabling advanced analysis of complex clinical data generated in intensive care units (ICUs). This review explores current and emerging applications of AI in ICU practice, including sepsis prediction, mechanical ventilation management, acute kidney injury (AKI) forecasting, haemodynamic monitoring, and prognostication. AI-based models have demonstrated the ability to improve early detection of complications, support clinical decision-making, and optimise resource utilisation. However, challenges such as limite…
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.
Artificial intelligence (AI) tools can aid clinicians in performing clinical tasks while keeping their clinical judgment intact. Denver Health is a safety net hospital in Colorado that has implemented several workflows that include AI, with more planned for future implementation. This article illustrates how Denver Health has implemented a facility-designed predictive model to aid in the forecasting of postpartum hemorrhage, as well as another model focused on predicting the likelihood of patient no-shows on the day of surgery. Additionally, some surgeons have begun to use an AI ambient listen…
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