INTRODUCTION: Frontotemporal dementia (FTD) is a neurodegenerative disorder characterized by progressive degeneration of the frontal and temporal lobes, leading to significant changes in personality, behavior, and language abilities. Early and accurate differential diagnosis between FTD, its subtypes, and other dementias, such as Alzheimer's disease (AD), is crucial for appropriate treatment planning and patient care. Machine learning (ML) techniques have shown promise in enhancing diagnostic accuracy by identifying complex patterns in clinical and neuroimaging data that are not easily discern
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Age-related macular degeneration (AMD) is a leading cause of irreversible vision loss in older adults. While anti-vascular endothelial growth factor (anti-VEGF) therapy and novel treatments for geographic atrophy have improved management, timely diagnosis and personalized intervention remain a challenge. Artificial intelligence (AI), such as machine learning and deep learning models, shows promise in AMD diagnosis, classification, and treatment planning. This review summarizes AI's recent advancements, highlights its clinical utility, and addresses key limitations for wider real-world implemen…
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/Objectives: Coated tongue is a common oral condition with notable clinical relevance, often overlooked due to its asymptomatic nature. Its presence may reflect poor oral hygiene and can serve as an early indicator of underlying systemic diseases. This study aimed to develop a robust diagnostic model utilizing convolutional neural networks and machine learning classifiers to improve the detection of coated tongue lesions. Methods: A total of 200 tongue images (100 coated and 100 healthy) were analyzed. Images were acquired using a DSLR camera (Nikon D5500 with Sigma Macro 105 mm lens
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 Patients often seek information online regarding Mohs micrographic surgery. Google's "People Also Ask" algorithm provides insights into patients' questions, compiling frequent queries through machine learning. The experimenters aimed to utilize modern search analytics methods with the integration of machine learning qualitative data analysis to determine patient concerns and questions surrounding Mohs surgery. Methodology Rothwell's classification system and the Journal of the American Medical Association benchmark criteria were used to evaluate question-website pairs generated by G
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.
Recent developments in artificial intelligence (AI) have introduced new technologies that can aid in detecting cognitive decline. This study developed a voice-based AI model that screens for cognitive decline using only a short conversational voice sample. The process involved collecting voice samples, applying machine learning (ML), and confirming accuracy through test data. The AI model extracts multiple voice features from the collected voice data to detect potential signs of cognitive impairment. Data labeling for ML was based on Mini-Mental State Examination scores: scores of 23 or lower …
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.
The underlying causes fof major mental illnesses, including anxiety disorders (ADs), depression, and bipolar disorder (BD), remain insuffici … r inappropriate management. In recent years, technological advances have enabled the development of artificial intelligence (AI)-based approaches that, when integrated with multi-omics data, offer substantial advantages over traditional statistical methods, particularly for analysing large-scale datasets and integrating clinical with bioanalytical information. This revie …
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: Early detection of esophageal squamous neoplasms (ESN) is essential for improving patient prognosis. Optical diagnosis of ESN remains challenging. Probe-based confocal laser endomicroscopy (pCLE) enables accurate in vivo histological observation and optical biopsy of ESN. However, interpretation of pCLE images requires histopathological expertise and extensive training. Artificial intelligence (AI) has been widely applied in digestive endoscopy; however, AI for pCLE diagnosis of ESN has not been reported.
AIM: To develop a pCLE computer-aided diagnostic system for ESN and assess i…
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.
Advances in artificial intelligence (AI), particularly generative AI, hold promise for transforming medical education and physician training in response to increasing health-care demands and shortages in the global health-care workforce. Meanwhile, challenges remain in the effective and equitable integration of AI technology into medical education and physician training worldwide. This Viewpoint explores the opportunities and challenges of such an integration. We study the evolving role of AI in medical education, its potential to enhance high-fidelity clinical training, and its contribution t…
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Artificial Intelligence (AI) has undoubtedly emerged as a transformative technology in the field of medicine. In ophthalmology, it has been a catalyst for innovation in the methods used for the diagnosis, management, and treatment of different eye diseases. This article offers a detailed review of the literature on the application and utilization of AI technology in the field of ophthalmology. A detailed search of available literature on the use of AI in the field of ophthalmology was performed through the PubMed database and Google Scholar. Published literature on the role of AI in screening,…
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.
BACKGROUND: Visual assessment of coronary CT angiography (CCTA) is time-consuming, influenced by reader experience and prone to interobserver variability. This study evaluated a novel algorithm for coronary stenosis quantification (atherosclerosis imaging quantitative CT, AI-QCT).
METHODS: The study included 208 patients with suspected coronary artery disease (CAD) undergoing CCTA in Perfusion Imaging and CT Coronary Angiography With Invasive Coronary Angiography-1. AI-QCT and blinded readers assessed coronary artery stenosis following the Coronary Artery Disease Reporting and Data System con
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Bone age (BA) reflects skeletal maturity and is crucial in clinical and forensic contexts, particularly for growth assessment, adult height … e first automated tool, HANDX, was introduced in 1989. Researchers now focus on developing reliable artificial intelligence (AI)-driven tools, utilizing machine learning and deep learning techniques to improve accuracy and efficiency in BA evaluations, addressing traditional methods' shortcomings. Recent reviews on BA assessment methods rarely compare AI-based approaches …
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.
INTRODUCTION: Peripheral nerve injuries (PNIs) are challenging to manage due to complex anatomy and variable presentations. Artificial intelligence (AI) techniques are increasingly applied in medicine, and their role in PNI care is emerging. This systematic review aimed to summarize the current applications of AI in the diagnosis, prognosis, and treatment of PNIs.
EVIDENCE ACQUISITION: A comprehensive literature search of PubMed, Embase, and Web of Science was conducted (October 2024) for studies applying AI to human PNI diagnosis, prognostication, or treatment. After screening 1000 records, …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
AIMS: Timely and accurate detection of pericardial effusion and assessment of cardiac tamponade remain challenging and highly operator dependent.
OBJECTIVES: Artificial intelligence has advanced many echocardiographic assessments, and we aimed to develop and validate a deep learning model to automate the assessment of pericardial effusion severity and cardiac tamponade from echocardiogram videos.
METHODS AND RESULTS: We developed a deep learning model (EchoNet-Pericardium) using temporal-spatial convolutional neural networks to automate pericardial effusion severity grading and tamponade det…
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: Infant meningitis can be a life-threatening disease and requires prompt and accurate diagnosis to prevent severe outcomes or dea … (set at 30 cells/mm3) into control or meningitis categories. The third stage integrated explainable artificial intelligence (XAI) methods, such as Grad-CAM visualizations, alongside image statistical analysis, to provide transparency and interpretability of the model's decision-making process in our artificial intelligence-driven screening tool.
RESULTS: Our approach ac …
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: Cancer remains a significant health challenge in the ASEAN region, highlighting the need for effective screening programs. However, approaches, target demographics, and intervals vary across ASEAN member states, necessitating a comprehensive understanding of these variations to assess program effectiveness. Additionally, while artificial intelligence (AI) holds promise as a tool for cancer screening, its utilization in the ASEAN region is unexplored.
PURPOSE: This study aims to identify and evaluate different cancer screening programs across ASEAN, with a focus on assessing the in…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Heart disease remains a leading cause of morbidity and mortality globally, straining healthcare systems worldwide. Artificial intelligence (AI) offers transformative solutions in cardiology, enhancing early diagnosis, personalized treatment, and surgical precision. This review examines the impact of AI on cardiology, focusing on its role in analyzing medical images, predicting risk, and managing chronic diseases. AI algorithms and intense learning models have demonstrated exceptional proficiency in interpreting imaging modalities, surpassing human diagnostic capabilities. Predictive analytics …
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.
IMPORTANCE: Although more than 1 in 10 people experience pruritus, there are limited medical technologies that can accurately and continuously quantify and simultaneously reduce scratching behaviors through nonpharmacological methods.
OBJECTIVE: To evaluate the accuracy and efficacy of an artificial intelligence-enabled wearable sensor with closed-loop haptic feedback to decrease nocturnal scratch in patients with mild atopic dermatitis who report a moderate to severe degree of scratching.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This single-arm 2-stage cohort study with a within-participants desi…
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.
Drug discovery, a multifaceted process from compound identification to regulatory approval, historically plagued by inefficiencies and time lags due to limited data utilization, now faces urgent demands for accelerated lead compound identification. Innovations in biological data and computational chemistry have spurred a shift from trial-and-error methods to holistic approaches to medicinal chemistry. Computational techniques, particularly artificial intelligence (AI), notably machine learning (ML) and deep learning (DL), have revolutionized drug development, enhancing data analysis and predic…
СтатьяОбзорОтозванная публикацияПоиск 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