OBJECTIVE: To determine the appropriateness of ophthalmology recommendations from an online chat-based artificial intelligence model to ophthalmology questions.
PATIENTS AND METHODS: Cross-sectional qualitative study from April 1, 2023, to April 30, 2023. A total of 192 questions were generated spanning all ophthalmic subspecialties. Each question was posed to a large language model (LLM) 3 times. The responses were graded by appropriate subspecialists as appropriate, inappropriate, or unreliable in 2 grading contexts. The first grading context was if the information was presented on a patien…
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.
PURPOSE: We aimed to evaluate the success of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), Bing, and Bard artificial intelligence programs, which were released free of charge by three different manufacturers, in correctly answering questions about lenses, cataract, and refractive surgery, and to investigate whether they are superior to each other.
METHODS: Seventy questions related to lens, cataract, and refractive surgery were obtained from the study questions section of the American Academy of Ophthalmology 2022 to 2023 Basic and Clinical Science Course Lens and Cataract and Refractive…
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.
IMPORTANCE: Identifying pediatric eye diseases at an early stage is a worldwide issue. Traditional screening procedures depend on hospitals and ophthalmologists, which are expensive and time-consuming. Using artificial intelligence (AI) to assess children's eye conditions from mobile photographs could facilitate convenient and early identification of eye disorders in a home setting.
OBJECTIVE: To develop an AI model to identify myopia, strabismus, and ptosis using mobile photographs.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This cross-sectional study was conducted at the Department of Ophthalmolog…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a prediction tool to identify abdominal aortic aneurysms (AAAs) at increased risk of rupture incorporating demographic, clinical, imaging, and medication data using artificial intelligence (AI).
DESIGN: A development and validation study for individual prognosis using AI in a case-control design.
METHODS: From two Danish hospitals, all available ruptured AAA cases between January 2009 and December 2016 were included in a ratio of 1:2 with elective surgery controls. Cases with previous AAA surgery or missing preoperative scans were excluded. Features fro…
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
We conducted a systematic review of research in artificial intelligence (AI) for retinal fundus photographic images. We highlighted the use of various AI algorithms, including deep learning (DL) models, for application in ophthalmic and non-ophthalmic (i.e., systemic) disorders. We found that the use of AI algorithms for the interpretation of retinal images, compared to clinical data and physician experts, represents an innovative solution with demonstrated superior accuracy in identifying many ophthalmic (e.g., diabetic retinopathy (DR), age-related macular degeneration (AMD), optic nerve dis…
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.
PURPOSE: To differentiate a normal cornea from a forme fruste keratoconus (FFKC) with the swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) topography CASIA 2 using machine learning artificial intelligence algorithms.
SETTING: Monocentric, performed in CHU Bordeaux, Bordeaux, France.
DESIGN: Retrospective case-control.
METHODS: 3 groups were included: KC group (108 eyes), FFKC (88 eyes), and normal corneas (162 eyes). The data were analyzed and processed using the Dataiku data science platform. Machine learning models (random forest [RF], logistic regression [LR]) were used to develop a mu…
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.
OBJECTIVES: This study aims to identify repeated previous shortcomings in medical imaging data collection, curation, and AI-based analysis d … ical advances enabled the analysis of vast amounts of imaging data and the continual development of artificial intelligence algorithms to support radiological diagnosis and prognosis. Timely availability of data proved critical, but so far, data collection attempts were initialized only as individual responses to each outbreak, leading to long delays and hampering unifie …
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.
BACKGROUND: Timely and accurate detection of pericardial effusion and assessment 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: We developed a deep learning model (EchoNet-Pericardium) using temporal-spatial convolutional neural networks to automate pericardial effusion severity grading and tamponade detection fr…
СтатьяПрепринтПолный 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.
Given the increasing role of artificial intelligence (AI) in many decision-making processes, we investigate the presence of AI bias towards terms related to a range of neurodivergent conditions, including autism, ADHD, schizophrenia, and obsessive-compulsive disorder (OCD). We use 11 different language model encoders to test the degree to which words related to neurodiversity are associated with groups of words related to danger, disease, badness, and other negative concepts. For each group of words tested, we report the mean strength of association (Word Embedding Association Test [WEAT] scor…
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.
OBJECTIVES: This study aimed to assess the diagnostic performance of a support vector machine (SVM) algorithm for acute cholecystitis and evaluate its effectiveness in accurately diagnosing this condition.
METHODS: Using a retrospective analysis of patient data from a single center, individuals with abdominal pain lasting one week or less were included. The SVM model was trained and optimized using standard procedures. Model performance was assessed through sensitivity, specificity, accuracy, and AUC-ROC, with probability calibration evaluated using the Brier score.
RESULTS: Among 534 patien
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.
PURPOSE: To develop an artificial intelligence (AI) model to diagnose Acanthamoeba keratitis (AK) based on in vivo confocal microscopy (IVCM) images extracted from the Heidelberg Retinal Tomograph 3 (HRT 3).
METHODS: This retrospective cohort study utilized HRT 3 IVCM images from patients who had received a culture-confirmed diagnosis of AK between 2013 and 2021 at Massachusetts Eye and Ear. Two cornea specialists independently labeled the images as AK or nonspecific finding (NSF) in a blind manner. Deep learning tasks were then conducted through Python and TensorFlow. Distinguishing between …
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: Baseline right ventricular (RV) function derived from 3-dimensional analyses has been demonstrated to be predictive in patients undergoing transcatheter tricuspid valve repair (TTVR). The complex nature of these cumbersome analyses makes patient selection based on established imaging methods challenging. Artificial intelligence (AI)-driven computed tomography (CT) segmentation of the RV might serve as a fast and predictive tool for evaluating patients prior to TTVR.
METHODS: Patients suffering from severe tricuspid regurgitation underwent full cycle cardiac CT. AI-driven analyses …
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.
BACKGROUND: ChatGPT is an online language-based platform designed to answer questions in a human-like way, using deep learning -technology.
OBJECTIVES: To examine the diagnostic capabilities of ChatGPT using real-world anonymized medical dermatology cases.
METHODS: Clinical information from 90 consecutive patients referred to a single dermatology emergency clinic between June and December 2022 were examined. Thirty-six patients were included. Anonymized clinical information was transcribed and input into ChatGPT 4.0 followed by the question 'What is the most likely diagnosis?' The suggested
СтатьяСравнительное 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.
Drug testing has many test elements. It aims to prevent unqualified drugs from entering the market and ensure drug safety. The existing artificial intelligence (AI) online monitoring system identifies active ingredients in the process of use. Owing to their openness, data are easy to be lost, failing to meet user needs and inducing a specific impact on the use of the monitoring system. With the continuous development of computer and measurement technologies, various biochemical data are increasing at an unprecedented speed, and numerous databases are emerging. Extracting patterns from consider…
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 In the modern era, technology, including artificial intelligence (AI), is the centre of digital innovation. AI is revolutionising numerous fields, including the healthcare sector, globally. Incorporating AI in dental education may help in improving the diagnostic accuracy, learners' experiences, and effectiveness of the management of dental education institutions. However, successful implementation of AI requires the faculty's willingness to incorporate it into their practices. Thus, this research aims to explore the readiness of faculty members to integrate AI into dental educati…
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.
PURPOSE: This feasibility trial describes changes in rhotic production in residual speech sound disorder following ten 40-min sessions including artificial intelligence (AI)-assisted motor-based intervention with ChainingAI, a version of Speech Motor Chaining that predicts clinician perceptual judgment using the PERCEPT-R Classifier (Perceptual Error Rating for the Clinical Evaluation of Phonetic Targets). The primary purpose is to evaluate /ɹ/ productions directly after practice with ChainingAI versus directly before ChainingAI and to evaluate how the overall AI-assisted treatment package may…
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.
The complexities inherent in drug development are multi-faceted and often hamper accuracy, speed and efficiency, thereby limiting success. This review explores how recent developments in machine learning (ML) are significantly impacting target-based drug discovery, particularly in small-molecule approaches. The Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES), which translates a chemical compound's three-dimensional structure into a string of symbols, is now widely used in drug design, mining, and repurposing. Utilizing ML and natural language processing techniques, SMILES has revolutioni
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.
PURPOSE: To develop and test an artificial intelligence (AI) model to aid in differentiating pediatric pseudopapilledema from true papilledema on fundus photographs.
DESIGN: Multicenter retrospective study.
SUBJECTS: A total of 851 fundus photographs from 235 children (age < 18 years) with pseudopapilledema and true papilledema.
METHODS: Four pediatric neuro-ophthalmologists at 4 different institutions contributed fundus photographs of children with confirmed diagnoses of papilledema or pseudopapilledema. An AI model to classify fundus photographs as papilledema or pseudopapilledema was dev…
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: Percutaneous extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) is administered to pediatric patients with cardiogenic shock or cardiac arrest. The traditional method uses focal echocardiography to complete the left ventricular measurement. However, echocardiographic determination of the ejection fraction (EF) by manual tracing of the endocardial borders is time consuming and operator dependent. The standard visual assessment is also an inherently subjective procedure. Artificial intelligence (AI) based machine learning-enabled image analysis might provide rapid, reproducible measurements …
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.
This article will provide a perspective review of the most extensively investigated deep learning (DL) applications for musculoskeletal disease detection that have the best potential to translate into routine clinical practice over the next decade. Deep learning methods for detecting fractures, estimating pediatric bone age, calculating bone measurements such as lower extremity alignment and Cobb angle, and grading osteoarthritis on radiographs have been shown to have high diagnostic performance with many of these applications now commercially available for use in clinical practice. Many studi
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.
MedElevator
Войти в исследования