PURPOSE: To develop and validate an artificial intelligence (AI) model for classifying infectious keratitis (IK) etiologies from anterior segment images.
DESIGN: Retrospective development and validation study of an artificial intelligence diagnostic system.
METHODS: A total of 708 anterior segment images were collected, comprising Acanthamoeba (n = 159), bacterial (n = 139), fungal (n = 188), and viral (n = 222) cases. Of these, 628 images were used to train three convolutional neural network architectures (DenseNet-121, ResNet-50, and EfficientNet-B6) using stratified 5-fold cross-validatio…
СтатьяВалидационное 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.
Ductal carcinoma in situ (DCIS) accounts for approximately 25% of new breast cancer diagnoses and carries a 20% to 50% risk of post-surgical upstaging to invasive cancer, complicating risk stratification and raising concerns about overtreatment. Mammography, the primary imaging modality, is limited by low sensitivity in dense breasts and low-grade lesions. Supplemental imaging (ultrasound, magnetic resonance imaging) can improve detection but is often costly and less accessible. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach to enhance DCIS radiologic assessment. A systematic…
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
Electroencephalography is the most commonly used diagnostic tool for epilepsy. However, interpreting electroencephalograms (EEGs) requires expertise that is not widely available. Advances in digital technology and wearables have enabled large-scale EEG recording, generating vast amounts of data that cannot be managed through traditional visual interpretation by experts. Artificial intelligence (AI) has the potential to augment human expertise and reduce workloads. The application of artificial neural networks in analysing clinical EEG recordings has led to major breakthroughs, bringing AI-base…
СтатьяОбзорПоддержка 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.
AIMS: Myocardial ischaemia is associated with adverse prognosis. Identifying high-risk individuals who require a stress test is challenging, and a practical screening tool to detect these patients, especially in asymptomatic individuals, is lacking. We aimed to develop an artificial intelligence (AI) model based on a resting 12-lead electrocardiogram to detect patients with inducible myocardial ischaemia.
METHODS AND RESULTS: An AI model was developed using 12 074 resting 12-lead ECGs from 11 700 patients and tested on 1342 patients at two hospitals. Patients with inducible ischaemia were def…
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.
Autoimmune diseases are comprised of several chronic inflammatory conditions characterized by activation of autoreactive T and B lymphocytes … al datasets and patient heterogeneity. In this review, we have focused on the convergent journey of Artificial Intelligence (AI) and stem cell based therapies, which mainly evolved in recent times. We also discussed how machine learning and deep learning methods facilitate the analysis of single-cell multi-omics, spatial transcriptomics, and easily identify disease state …
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.
Respiratory diseases represent a leading cause of veterinary consultations in dogs and cats, yet their detection remains challenging due to clinical variability and subjective interpretation of traditional diagnostic methods. In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool to augment veterinary diagnostics through automated analysis of imaging and physiological data. This systematic review synthesizes and critically evaluates 24 studies published from 2019 onward that explore AI applications to support the detection of respiratory diseases in dogs and cats, focusi…
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) is becoming an integral tool in clinical care. The recent position statement by the Royal Australasian College of Physicians (RACP) provides a timely practical blueprint on implementing and monitoring the use of AI in clinical practice. Although the data-rich environment of NICU presents a good setting for evaluation of AI-assisted clinical application, research on AI in Neonatology is relatively sparse compared to other fields in medicine. In this narrative overview, we summarised published research on AI in neonatology identified through a PubMed search to 29 Dec…
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.
Myopia and pathological myopia (PM) have been recognized as one of the leading causes of visual impairment globally. Optical coherence tomography (OCT) provides high-resolution imaging of retinal and choroidal structural changes and plays an increasing role in the diagnosis and prognostication of PM and myopia-related complications. Recent advances in OCT technology have produced a potential platform for artificial intelligence (AI), particularly deep learning (DL), to enhance diagnostic accuracy and prognostic capabilities. First, AI-assisted detection of myopia based on OCT-derived biomarker…
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/AIM: Artificial Intelligence (AI) involves creating systems capable of performing tasks typically requiring human cognitive functions, such as learning, reasoning, and decision-making. Over time, the field advanced toward more specialized, practical applications. Key AI areas include problem-solving, knowledge representation, decision-making, and natural language processing. This literature review aims to synthesize studies on the implementation of AI in the field of mental health of children and adolescents, tracing the current status and perspectives.
METHODS: Eligible studies we…
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: This content analysis study investigates potential biases in image generation by 2 artificial intelligence (AI) tools, DALL-E 3 and Midjourney, in portraying older adults and individuals living with dementia. Despite widespread use of generative AI in various sectors, there is limited research on how these models might perpetuate stereotypes and stigmatization through their images.
MATERIALS AND METHODS: 1056 images were generated using specified prompts categorized into 3 groups: general older adults, dementia-related, and control. Each prompt began with "photorealistic portrait" …
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.
Immune thrombocytopenia (ITP) is an acquired autoimmune bleeding disorder with variable disease course, bleeding risk, and treatment response. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) approaches may address diagnostic and therapeutic challenges by identifying complex patterns across heterogeneous clinical and biological data. A systematic search of PubMed, Embase, Web of Science and Scopus from inception to 13 August 2026 was conducted for studies applying ML to patient-level prediction in primary or disease-associated secondary ITP. Twelve studies were included, eleven from Chin…
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.
In this study, we present an innovative approach in medicine, leveraging the potential of artificial intelligence (AI) for the diagnosis of tympanic membrane perforations. Due to its central role in sound transmission, the tympanic membrane is a key element in clinical assessment and therapeutic decision-making. Our research focuses on the automated detection of tympanic membrane perforations using advanced AI algorithms, capable of accurately identifying whether a perforation is marginal or not. This study evaluates the performance of a convolutional neural network (CNN) optimized by a geneti…
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: Artificial intelligence (AI), particularly deep learning (DL), is transforming parasitic disease diagnosis by addressing challenges in accuracy and accessibility. Convolutional neural networks (CNNs) and machine learning (ML) offer rapid detection of pathogens causing malaria, leishmaniasis, and schistosomiasis, promising significant advancements in global health.
METHODS: This letter reviewed AI applications, focusing on CNNs and ML for detecting parasitic pathogens in clinical samples, imaging, and epidemiological data. The analysis highlights model efficacy, challenges such as …
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.
Emerging infectious diseases are one of the most significant threats to global health, driven by many factors such as zoonotic spillovers, climate change, globalization, and antibiotic resistance. While a great deal of attention is focused on viral and bacterial pathogens (e.g., SARS-CoV-2, influenza, multidrug-resistant TB), parasitic diseases contribute to global morbidity and mortality that remain largely unrecognized. The recent development of artificial intelligence has introduced powerful computational tools that can integrate large and complex datasets to assist with infectious disease …
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.
The Amazon region faces persistent structural limitations for the diagnosis of filarial diseases. This study aimed to develop and evaluate an artificial intelligence model based on convolutional neural networks to classify microscopic images according to the presence or absence of microfilariae. This was a technological, quantitative, and applied study in which blood samples from 43 dogs were collected in rural areas of Manaus, prepared on stained slides, and digitized using a webcam coupled to a microscope, generating 500 original images. The images were preprocessed, organized into binary cl…
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.
Choosing an appropriate animal model to study a disease is guided by a variety of factors including but not limited to the questions being asked, availability of reagents, knowledge of the animal species, personal biases of the researcher, and in some cases, cost and availability of facilities to effectively investigate the model. The validity of an animal model can be further complicated when the etiology of the disease is incompletely defined. Examples of these diseases include multiple sclerosis (MS) and type 1 diabetes (T1D). In addition to host genetics, epidemiological studies have impli
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.
Artificial intelligence (AI) is having a profound impact on the production of medical knowledge, research paradigms, healthcare services and the health industry. Traditional Chinese medicine (TCM), a valuable part of human heritage and an important global health resource, is entering a period of historic innovation through its integration with AI. This convergence offers significant opportunities for the collation of classical literature, the inheritance of clinical experience, diagnosis and treatment, drug discovery, talent cultivation, industrial upgrading and health management. However, AI-…
Редакционная 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.
Bladder cancer (BCa) diagnosis relies heavily on cystoscopy and imaging. Both have limited sensitivity and accuracy, particularly for muscle-invasive disease. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for improving detection, grading, and staging by extracting imaging features that exceed human perception. We conducted a narrative review of peer-reviewed, English-language studies published between 2015 and 2025. We identified 75 articles and synthesized data from 35 key studies retrieved via PubMed, Google Scholar, Scopus, and Embase. Data were synthesized narratively, empha…
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.
MedElevator
Войти в исследования