Vascular access performance determines the adequacy, safety, and cost of hemodialysis. Stenosis, thrombosis, cannulation difficulty, infection, and access-related cardiac stress remain major sources of morbidity. This narrative review examines artificial intelligence and sensing technologies for vascular access care, based on PubMed and ClinicalTrials.gov searches through 22 August 2026 with citation chaining. Existing reviews have examined artificial intelligence in dialysis broadly or prediction models in isolation. In this review, the vascular access itself is kept as the unit of analysis, …
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.
Despite mounting enthusiasm regarding the introduction of artificial intelligence (AI) software as a medical device (SaMD) to clinical care and, consequently, the development of a new regulatory proposal for the federal oversight of AI/machine learning medical devices, little attention has been paid to the oversight of AI tools used by large insurers. The US Food and Drug Administration (FDA) has advanced an "Action Plan" for clinical AI governance. However, the unregulated application of insurance AI still threatens US healthcare delivery. I use insurance AI tools in the Medicare Advantage (M…
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.
AIM: To map artificial intelligence (AI) systems developed for triage in primary care and describe their characteristics, performance and clinical applicability.
METHODS: A scoping review was conducted in accordance with PRISMA-ScR. PubMed, MEDLINE (via Ovid), Embase, Web of Science, CINAHL (via EBSCOhost), IEEE Xplore and the ACM Digital Library were searched until March 14th 2026. Two reviewers independently screened studies and extracted data on system characteristics, triage function, performance, validation, safety, equity and implementation. Each system was charted by triage function an…
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.
This systematic review evaluates evidence on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models for prediction and diagnosis of fetal growth restriction (FGR). The authors searched PubMed, Scopus, Embase, Web of Science, and Google Scholar, through June 2026 following PRISMA 2020 guidelines. Studies on AI/ML-based prediction or diagnosis techniques for FGR, Intrauterine growth restriction (IUGR) or Small for gestational age (SGA) fetuses. The prediction model risk of bias assessment Tool (PROBAST) was used to perform data extraction and risk of bias assessment. Twenty-seven studies …
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.
BackgroundArtificial intelligence (AI), especially machine and deep learning, is an emerging tool in medicine with growing applications in orthopedic imaging. Given imaging's central role in diagnosis, surgical planning, and treatment monitoring, this narrative review maps the current and potential uses of AI in orthopedics, identifies underdevelopment sections, and emphasizes limitations in clinical practice.MethodsA PubMed search used the terms "Orthopedic," "Imaging," and "Artificial Intelligence." Studies were screened by title and abstract, excluding non-orthopedic or non-AI studies, anim…
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.
OBJECTIVE: To evaluate public perspectives on artificial intelligence (AI) in healthcare in the USA and assess variation in trust, comfort and perceived fairness across demographic groups.
METHODS AND ANALYSIS: This cross-sectional survey of US adults was conducted between 21 November and 4 December 2025, via YouGov, a private public opinion research firm, using a non-probability-based online panel. The sample included 500 general population respondents and an oversample of 750 adults aged 60+. Survey weights were applied to approximate the US adult population. Responses were measured using L…
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.
INTRODUCTION: Private equity (PE) firms own a growing share of United States hospitals and claim that capital infusions support technology investment. We examined the association between PE hospital ownership and the likelihood of artificial intelligence (AI) technology adoption.
METHODS: We linked the 2024 American Hospital Association Annual Survey to a database of PE acquisitions and exits. Mixed-effects logistic models estimated any, clinical, and operational AI adoption by hospital ownership type, adjusting for hospital and market characteristics. In secondary analyses, we examined chall…
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.
Malnutrition remains a major public health problem in Tanzania, worsened by limited access to personalized, culturally relevant nutrition information. Existing gaps in community nutrition education across sub-Saharan Africa, combined with conventional approaches ignoring individual dietary needs, contribute to undernutrition and chronic disease. However, while AI-powered chatbots have shown global effectiveness in scalable health education, evidence from low-resource, Swahili-speaking settings is scarce. This study, aligned with Sustainable Development Goals (SDGs) 2, 3, and 4, developed Lishe
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 colon is a major component of the digestive system, so early detection of colorectal polyps is essential in preventing colorectal cancer, which is a leading cause of cancer-related death worldwide. While colonoscopy remains the gold standard for polyp detection, its diagnostic accuracy is highly operator-dependent. Recent advances in Deep Learning (DL), a branch of Artificial Intelligence (AI), have shown substantial potential to improve colonoscopy image analysis by enhancing the accuracy, consistency, and objectivity of polyp detection, segmentation, and classification. Artificial intell…
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
INTRODUCTION/BACKGROUND: Spinal cord injuries (SCI) present complex challenges for patients, who increasingly turn to online resources for supplementary information. Large language models (LLMs) like ChatGPT and Google Gemini have emerged as potential tools for patient education. However, concerns about the accuracy, clarity, and comprehensiveness of their responses remain, particularly in specialized fields such as SCI. This study aimed to evaluate the performance of ChatGPT 4, ChatGPT 3.5, and Google Gemini in addressing common patient questions about SCI. MATERIAL AND METHODS: A systematic
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: The integration of artificial intelligence (AI) into reproductive medicine and gynecologic oncology has driven transformative advances in the diagnosis, prognosis, and management of ovarian conditions, including malignancies, endocrine disorders, and functional impairments.
OBJECTIVE: This PRISMA 2020-compliant systematic review and meta-analysis synthesizes evidence from 81 peer-reviewed studies to evaluate the efficacy, clinical applications, and limitations of AI and machine learning (ML) models across the full spectrum of ovarian health and disease.
METHODS: A systematic lite…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Artificial intelligence (AI) is increasingly being applied in healthcare, with growing potential to enhance rehabilitation. In pediatric rehabilitation, traditional outcome measures are resource-intensive, time-consuming, and prone to variability, limiting their scalability. AI offers opportunities to automate, standardize, and expand access to outcome assessment. However, the scope, methodological rigor, and clinical utility of AI applications in this field remain unclear. This scoping review examined how AI has been applied to pediatric rehabilitation outcome assessment, focusing…
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into neuroradiology practice, with a growing number of FDA-cleared algorithms now supporting tasks ranging from acute triage to volumetric analysis. This review provides a structured overview of commercially available, FDA-regulated AI tools in neuroradiology, organized by clinical application. These include detection and prioritization of intracranial hemorrhage and large vessel occlusion, aneurysm identification on CTA, automated ASPECTS scoring, and brain tumor segmentation, as well as tools for image enhancement and quantitative analy…
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) is increasingly transforming spine surgery, with expanding applications in diagnostics, intraoperative imaging, and surgical navigation. As the field advances toward greater precision and safety, machine learning (ML) and deep learning technologies are being integrated to augment surgeon expertise and optimize operative workflows. In particular, AI-driven innovations in image acquisition and navigation are reshaping intraoperative decision-making and technical execution. This narrative review provides an overview of AI applications relevant to intraoperative imagin…
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.
OBJECTIVE: Given the growing integration of artificial intelligence (AI) into dental diagnostics and clinical decision-support systems, a comprehensive assessment of existing publications addressing AI applications in the context of separated endodontic instruments is highly relevant. Such an assessment is essential for guiding future research priorities, promoting standardisation of reporting frameworks, and facilitating the transition from experimental AI prototypes towards clinically reliable tools aimed at minimising the incidence of intra-canal instrument separation. To critically evaluat…
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Artificial intelligence (AI) has advanced to simultaneously process visual, auditory, and textual inputs, providing users with "multimodal" AI. Given the clinical integration potential of these tools, otolaryngologists must stay informed. This study reviews current literature on applications of multimodal AI in otolaryngology.
DATA SOURCES: The MEDLINE, EMBASE, SCOPUS, Cochrane Library, Web of Science, and CINAHL databases.
REVIEW METHODS: Databases were searched from the date of inception to March 4, 2025, following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analys…
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.
OBJECTIVES: Th research examines how AI perception (AIP) affect psychological distress of healthcare professional in Kingdom of Saudi Arabia (KSA). The study also investigates the moderating role of technology readiness (TRD).
METHODOLOGY: This research adopts cross-sectional design. A self-administrative, close ended, survey was used to collect primary data. Total 411 healthcare professionals voluntarily participated from public hospitals of the Hail Health Cluster, in KSA. The survey was carried out through convenience sampling method. Data was processed through SPSS 27 version. Analysis co
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: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) remains a major clinical challenge, with delayed diagnosis, frequent resistance to therapy, and poor long-term survival.
METHODS: This review systematically evaluates the methodological framework for applying AI to oral microbiome data in OSCC. Emerging paradigms, including self-supervised learning for leveraging unlabelled data and explainable AI (XAI) techniques for model interpretability, are also discussed. Model evaluation relies on cross-validation, hyperparameter optimisation, and performance metrics such as AUC, accuracy, sensitivity, sp
СтатьяОбзорПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования