Pain is a complex, multidimensional experience involving significant challenges in both diagnosis and management. While acute pain serves as a critical warning mechanism, chronic pain encompasses intricate biological, psychological, and social components, complicating its assessment and treatment. Artificial intelligence (AI) technologies are revolutionizing medicine and healthcare. Here we present an overview of the recent advances in AI for pain medicine. For example, the emergence of automatic pain assessment (APA) methodologies offers promising avenues for more objective pain evaluation. F…
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 OF REVIEW: This review examines the emerging role of artificial intelligence (AI) in the detection and management of pediatric retinal diseases, with a focus on systems that achieve expert-level performance in classifying fundus abnormalities. We highlight models developed for clinical application as assistive or autonomous tools with the potential to enhance early identification and referral, streamline care delivery, and improve access to care.
RECENT FINDINGS: AI systems, have shown high diagnostic accuracy in identifying retinal pathology associated with retinopathy of prematurity…
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.
Inflammatory bowel diseases (IBDs), comprising Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), are chronic immune-mediated inflammatory di … and the precise and reproducible evaluation of endoscopic activity and the detection of dysplasia. Artificial intelligence (AI) has drastically altered the field of GI studies and is being extensively applied to medical imaging. The utilization of deep learning and pattern recognition can help the operator optimize image classification and lesion segmentation, detect ea …
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 is rapidly transforming pediatric craniofacial surgery by enhancing diagnostic accuracy, improving surgical precision, and optimizing postoperative care. Machine learning and deep learning models are increasingly used to analyze complex craniofacial imaging, enabling early detection of congenital anomalies such as craniosynostosis, and cleft lip and palate. AI-driven algorithms assist in preoperative planning by identifying anatomical abnormalities, predicting surgical outcomes, and guiding personalized treatment strategies. In cleft lip and palate care, AI enhances pre…
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: Artificial intelligence (AI) shows considerable promise in the areas of lymphoma diagnosis, prognosis, and gene prediction. However, a comprehensive assessment of potential biases and the clinical utility of AI models is still needed.
OBJECTIVE: Our goal was to evaluate the biases of published studies using AI models for lymphoma histopathology and assess the clinical utility of comprehensive AI models for diagnosis or prognosis.
METHODS: This study adhered to the Systematic Review Reporting Standards. A comprehensive literature search was conducted across PubMed, Cochrane Librar…
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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.
Celiac disease is an autoimmune disorder triggered by gluten ingestion, and it affects approximately 1% to 2% of the population worldwide. Recent advancements in artificial intelligence (AI), including machine and deep learning methodologies, offer encouraging solutions to these difficulties. AI algorithms can enhance early detection of celiac disease by analyzing serologic, genetic, histopathologic, and endoscopic imaging data, to identify patterns not directly detectable via visual inspection. In scientific research, AI has accelerated the discovery of new understanding concerning onset of c…
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: Multifidus muscle tears are uncommon injuries, and herniation of muscle tissue into the spinal canal has not been previously reported. This report presents a rare case of traumatic multifidus muscle herniation into the spinal canal, leading to cauda equina syndrome. The primary research question is whether a specific sequential injury mechanism can explain this unusual pattern of intraspinal muscle herniation.
METHODS: An 18-year-old woman presented with back pain, bilateral lower limb and perineal numbness, lower extremity weakness, and urinary retention after a fall from height.
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.
Liver diseases cause a significant burden on public health worldwide. In spite of great advances during recent years, there are still many challenges in the diagnosis and treatment of liver diseases. During recent years, artificial intelligence (AI) has been widely used for the diagnosis, risk stratification, and prognostic prediction of various diseases based on clinical datasets and medical images. Accumulative studies have shown its performance for diagnosing patients with nonalcoholic fatty liver disease and liver fibrosis and assessing their severity, and for predicting treatment response…
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.
The use of video laryngoscopes has enhanced the visualization of the vocal cords, thereby improving the accessibility of tracheal intubation. Employing artificial intelligence (AI) to recognize images obtained through video laryngoscopy, particularly when marking the epiglottis and vocal cords, may elucidate anatomical structures and enhance anatomical comprehension of anatomy. This study investigates the ability of an AI model to accurately identify the glottis in video laryngoscope images captured from a manikin. Tracheal intubation was conducted on a manikin using a bronchoscope with record…
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.
OBJECTIVE: The primary objective was to assess the diagnostic accuracy of a deep learning-based artificial intelligence model for the detection of acute appendicular fractures in pediatric patients presenting with a recent history of trauma to the emergency department. The secondary goal was to examine the effect of assistive support on the emergency doctor's ability to detect fractures.
METHODS: The dataset was 5,150 radiographs of which 850 showed fractures, while 4,300 radiographs did not show any fractures. The process utilized 4,532 (88%) radiographs, inclusive of both fractured and non-…
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.
Certain features are helpful in the identification of gunshot entrance and exit wounds, such as the presence of muzzle imprints, peripheral … can achieve without other morphologic cues. This study represents one of the first applications of artificial intelligence to the field of forensic pathology. This work demonstrates that deep learning models can discern entrance and exit gunshot wounds in digital images with high accuracy.
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 OF REVIEW: To highlight the recent literature on artificial intelligence (AI) pertaining to otological imaging and to discuss future directions, obstacles and opportunities.
RECENT FINDINGS: The main themes in the recent literature centre around automated otoscopic image diagnosis and automated image segmentation for application in virtual reality surgical simulation and planning. Other applications that have been studied include identification of tinnitus MRI biomarkers, facial palsy analysis, intraoperative augmented reality systems, vertigo diagnosis and endolymphatic hydrops ratio…
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 and purpose - Recent advances in artificial intelligence (deep learning) have shown remarkable performance in classifying non-medical images, and the technology is believed to be the next technological revolution. So far it has never been applied in an orthopedic setting, and in this study we sought to determine the feasibility of using deep learning for skeletal radiographs. Methods - We extracted 256,000 wrist, hand, and ankle radiographs from Danderyd's Hospital and identified 4 classes: fracture, laterality, body part, and exam view. We then selected 5 openly available deep lear…
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.
Biliary tract cancer (BTC) is a rare, aggressive malignancy with a poor prognosis. HER2 is overexpressed in a subset of BTC patients, and recent advances in HER2-targeted agents are expanding therapeutic options. However, accurately assessing HER2 expression is challenging in BTC, especially at low levels. This study compared HER2 interpretations in advanced BTC by pathologists (H.K., J.H., and G.K.) using light microscopy (LM) and digital pathology (DP) and evaluated the potential of artificial intelligence (AI)-powered pathology in enhancing HER2-scoring consistency. A total of 309 HER2 immu…
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/Objectives: Artificial intelligence (AI)-based systems are increasingly being used to assist radiologists in detecting breast cancer on mammograms. However, applying fixed AI score thresholds across diverse lesion types may compromise diagnostic performance, especially in women with dense breasts. This study aimed to determine optimal category-specific AI thresholds and to analyze discrepancies between AI predictions and radiologist assessments, particularly for BI-RADS 4A versus 4B/4C lesions. Methods: We retrospectively analyzed 194 mammograms (76 BI-RADS 4A and 118 BI-RADS 4B/4C)…
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.
Soft electronics are an emerging class of mechanically compliant platforms that enable conformal, skin-interfaced sensing and actuation on curvilinear and dynamic surfaces. These systems combine deformation-tolerant electrical functionality with soft contact mechanics, but their in-use performance is strongly influenced by time-varying interfaces, motion-induced artifacts, and the system burden associated with dense multimodal integration. Advances in soft electronics are now converging with artificial intelligence, which supports reliable information extraction from high-dimensional signals a…
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: Voice cloning technologies powered by artificial intelligence (AI) may provide new opportunities to study the perceptual effects of dysphonia, particularly in rare voice disorders where clinical data are scarce. This study examined whether AI-generated voice clones can capture the intelligibility characteristics of dysphonic speech.
METHODS/DESIGN: Researchers generated voice clones for 12 speakers, including six speakers with dysphonia and six vocally healthy speakers. Sixty-four listeners evaluated both natural and AI-produced speech samples across three experiments. In Experime…
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.
Fruits and vegetables are highly susceptible to post-harvest quality deterioration, and traditional preservation technologies can hardly meet the modern industry's demands for precision management and green development. By deeply integrating with sensors, the Internet of Things (IoT) and big data technologies, artificial intelligence (AI) enables full-link refined management covering signal collection, intelligent analysis, scheme formulation and automatic regulation, and facilitates precise control under controlled postharvest experimental conditions. Although research on AI-assisted postharv…
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