The aim of this review is to provide an update on contemporary and evolving artificial intelligence (AI) methods and their role in diagnosing and managing cardiac amyloidosis (CA). AI is the broadest term which describes a variety of different techniques that enable computers to mimic human intelligence. It is widely used across different diagnostic tests including electrocardiograms, echocardiography, scintigraphy and cardiac magnetic resonance (CMR). Through a comprehensive search among four databases, we identified several insights into clinical applications, diagnostic modalities and diffe…
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.
Journal of oral pathology & medicine : official publication of the International Association of Oral Pathologists and the American Academy of Oral Pathology2025eng
OBJECTIVES: This narrative review aims to briefly discuss the concepts of artificial intelligence (AI), explore its role in oral pathology and oncology, and shed light on AI's potential in addressing diagnostic and prognostic challenges in the field. Additionally, future perspectives of AI are postulated.
METHODS: A literature search using PubMed, EMBASE, Web of Science, and Scopus for studies published before February 2025 related to AI usage in the assessment of oral diseases such as oral potentially malignant disorders and transformation to oral cancer, oral squamous cell carcinoma, saliva…
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.
Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of vision impairment globally, necessitating early and accurate detection through effective screening methods. We focus on the integration of artificial intelligence (AI) techniques in automating and enhancing DR diagnosis. Timely detection and classification of DR severity are critical for patient management and intervention. AI-driven DR classification frameworks typically consist of sequential stages: image preprocessing, optic disc (OD) localization and removal, blood vessel segmentation, feature extraction, and classification of DR severity. In…
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.
BACKGROUND: The worldwide increase in myopia and its associated complications has sparked a growing interest in the application of artificial intelligence (AI). This study aims to provide a comprehensive bibliometric analysis of the application of AI in myopia.
METHODS: Articles and review articles on AI in myopia were retrieved from the Web of Science Core Collection (WoSCC). VOSviewer and CiteSpace served as the core tools for bibliometric analysis.
RESULTS: Our study included a total of 305 relevant articles, with a steady increase in publications observed from 2010 to 2024. The People's …
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.
Cardiovascular disease remains the leading cause of death across all demographics globally. The 12-lead ECG is a key diagnostic tool for early detection; however, its interpretation is complex and prone to error, particularly in outpatient settings. AI, especially deep learning models such as convolutional neural networks (CNNs), has shown potential in improving ECG interpretation, but its effectiveness outside hospital environments remains underexplored. This scoping review summarizes the use of deep learning algorithms for ECG interpretation in outpatient settings, focusing on diagnostic acc
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.
Objective.This study aimed to automate the extraction of local corneal topography (CT) features in myopic children undergoing orthokeratolog … year AL with absolute errors of 0.180 and 0.169 mm.Significance.This work establishes an integrated artificial intelligence (AI) framework that combines automated CT analysis, causal inference, and predictive modeling. It provides clinicians with an interpretable tool for assessing OK efficacy and forecasting myopia progression, while paving the way for next-generation h …
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.
Rapidly rising demand for pediatric autism evaluations has outpaced specialist capacity and created a crisis of delayed diagnoses and treatment. Streamlining the diagnostic process could reduce wait times and optimize use of limited specialist resources. Following strong clinical trial results, Canvas Dx, an AI-based diagnostic, was FDA authorized to support accurate diagnosis or rule-out of autism in children 18-72 months with caregiver or healthcare provider concern for developmental delay. To gain insight into real-world device performance, a de-identified aggregate data analysis of the ini
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.
Obesity is a global health crisis, with bariatric surgery considered a highly effective intervention for sustained weight loss and resolution of associated health conditions. Despite its benefits, some patients experience postoperative complications, emphasizing the importance of accurate risk prediction. Traditional models often lack the capacity to manage complex clinical data. Artificial intelligence (AI) offers transformative potential for improving the prediction of surgical complications. This systematic review synthesizes existing research on AI's role in forecasting complications follo…
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: Advances in artificial intelligence offer the promise of automated analysis of optical coherence tomography (OCT) scans to detect ocular complications from anticancer drug therapy. To explore how such AI outputs are interpreted in clinical settings, we conducted a survey-based interview study with 27 clinicians -comprising 10 ophthalmic specialists, 10 ophthalmic practitioners, and 7 oncologists. Participants were first introduced to core AI concepts and realistic clinical scenarios, then asked to assess AI-generated OCT analyses using standardized Likert-scale questions, allowin…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
An aberrant increase in cancer incidences has demanded extreme attention globally despite advancements in diagnostic and management strategi … atient survival but are bogged down by risk classification and major problems in patient selection. Artificial intelligence (AI) has significantly advanced the field of oncology, addressing various medical challenges, particularly in cancer management. Leveraging extensive medical datasets and innovative computational technologies, AI, especially through deep learning (D …
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 been increasingly integrated into medical publishing, hopefully improving efficiency and accuracy, but serious concerns persist regarding ethical implications, authorship attribution, and content reliability. We aimed at understanding the perspectives of editors of medical journals on AI. A structured online questionnaire was developed and distributed to editors-in-chief of medical journals worldwide. The survey comprised 27 concise questions exploring demographics, journal practices, and perspectives on AI in editorial workflows. Quantitative data were analyze…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 extraordinary progress of strategies coupling ab initio calculations and machine learning (ML) has opened the door for both fast and acc … next generation of ML models in these realms must guarantee explainability by embedding explainable artificial intelligence (XAI) tools into their pipelines. Specifically, ML-assisted materials discovery and design can take great advantage of the use of XAI. Enabling explanations would increase the impact of these approaches by providing not only a set of candidates, but …
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.
Sepsis remains one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide, particularly among critically ill patients in intensive care units (ICUs). Traditional diagnostic approaches, such as the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) and systemic inflammatory response syndrome (SIRS) criteria, often detect sepsis after significant organ dysfunction has occurred, limiting the potential for early intervention. In this study, we reviewed how artificial intelligence (AI)-driven methodologies, including machine learning (ML), deep learning (DL), and natural language processing (NLP), can …
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: Artificial intelligence (AI) may be used to learn and predict the maxillomandibular relationship, particularly when the number of occluding teeth pairs is insufficient. This study aimed to investigate the feasibility of training a new two-stage coarse-to-fine teeth alignment pipeline AI system in predicting maxillomandibular relationships based on the occlusal morphology of antagonistic teeth.
METHODS: Maxillary and mandibular stone casts were collected and scanned at the maximal intercuspal position (MIP). A deep learning alignment network was trained using 90% of cast pairs. The re…
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 fields of dysphagia is progressively acknowledging the transformative capacity of artificial intelligence (AI). The implementation of this technology is profoundly impacting research directions, clinical practices, and healthcare systems. However, existing studies remain scattered and predominantly focus on specific techniques or case applications, lacking a systematic synthesis of global research output, influential contributors, collaboration networks, and evolving thematic trends. A comprehensive bibliometric review is therefore essential to map the current landscape and gui…
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.
OBJECTIVE: To evaluate the stability and reliability of artificial intelligence (AI) models and approaches in embryo selection and rank ordering for in vitro fertilization (IVF).
DESIGN: A laboratory-based study evaluating the stability and consistency of single instance learning models that assess embryos individually, predicting live-birth outcomes based solely on each embryo's morphological features. Fifty replicate convolutional neural networks with varying initialization parameters were trained and tested across two independent fertility center datasets. Model performance was assessed 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.
Sudden cardiac death (SCD) from ventricular arrhythmias (VAs) remains a leading cause of mortality worldwide. Traditional risk stratification, primarily based on left ventricular ejection fraction (LVEF) and other coarse metrics, often fails to identify a large subset of patients at risk and frequently leads to unnecessary device implantations. Advances in artificial intelligence (AI) offer new strategies to improve both long-term SCD risk prediction and near-term VAs forecasting. In this review, we discuss how AI algorithms applied to the 12-lead electrocardiogram (ECG) can identify subtle ri…
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.
INTRODUCTION: Dysphagia, or difficulty in swallowing, significantly impacts the quality of life of the affected individuals. Diagnostic approaches, including video fluoroscopic swallowing studies and flexible endoscopic evaluation of swallowing, are the most commonly used methods for assessing swallowing function. Recent advancements have led to the development of artificial intelligence (AI), including machine learning (ML) and deep learning (DL), which will provide innovative approaches to dysphagia diagnosis and treatment planning. There is a limited synthesis of literature on AI tools in d…
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.
MedElevator
Войти в исследования