PURPOSE: To investigate the feasibility of training an artificial intelligence (AI) on a public-available AI platform to diagnose polypoidal choroidal vasculopathy (PCV) using indocyanine green angiography (ICGA).
METHODS: Two methods using AI models were trained by a data set including 430 ICGA images of normal, neovascular age-related macular degeneration (nvAMD), and PCV eyes on a public-available AI platform. The one-step method distinguished normal, nvAMD, and PCV images simultaneously. The two-step method identifies normal and abnormal ICGA images at the first step and diagnoses PCV fro…
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 compares the U-Net and You Only Look Once version 8 (YOLOv8) models for identifying internal jugular veins (IJVs) and radial arteries (RAs) in longitudinal and/or transversal ultrasound views, evaluating their vascular recognition capabilities for artificial intelligence-guided cannulation systems under point-of-care ultrasound (POCUS) visualization.
DESIGN: A retrospective study.
SETTING: Six teaching hospitals.
PARTICIPANTS: Data from 1,122 ultrasound images (612 IJVs, 510 RAs) between January and December 2024.
INTERVENTIONS: No intervention.
MEASUREMENTS AND MAI…
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
To systematically characterize global publication trends, collaboration patterns, intellectual foundations, research hotspots, and emerging frontiers in artificial intelligence (AI)-enhanced robotic and robot-assisted surgery in urology. Publications were retrieved from the Web of Science Core Collection (WoSCC) using a topic search strategy that included three keyword groups: robot-assisted surgery, urologic diseases or procedures, and AI-related technologies. English-language articles and reviews were included. Meeting abstracts, conference proceedings, editorials, letters, non-English publi…
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.
Photodynamic therapy (PDT) is a minimally invasive therapeutic approach based on the light-induced activation of a photosensitizer in the pr … oxia, oxygen consumption, photobleaching, and the lack of a universal measure of photodynamic dose. Artificial intelligence (AI), including machine learning and deep learning, graph neural networks, generative models, Bayesian optimization, and physics-informed neural networks, can integrate molecular, spectral, imaging, dosimetric, omics, and clinical data into decision …
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.
ObjectiveEffective patient communication is critical in acute deep vein thrombosis (DVT) management. This study evaluated and compared the intelligibility and clinical appropriateness of patient-directed explanations for acute DVT generated by vascular surgeons versus a diverse panel of large language models (LLMs), using a balanced, unit-matched design.MethodsIn this observational, cross-sectional study, 11 board-certified vascular surgeons and 11 distinct, independently developed LLMs each produced one response to a standardized acute DVT vignette in Spanish. Responses were blinded and score
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: Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into nursing practice, but its safe, critical, and responsible use depends on nurses' AI literacy. Existing studies have mainly used quantitative approaches to assess overall levels of AI literacy, providing limited insight into how it is manifested in clinical practice. This study aimed to explore the multidimensional manifestations of AI literacy among clinical nurses from a qualitative perspective.
METHODS: This qualitative descriptive study was conducted in a tertiary Grade A general hospital in southwest China. Clinical …
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.
Traditional protein design is fundamentally constrained by known sequences and folds. To break free from these limitations, we introduce a new alternative: designing proteins directly from plain-language specifications. To achieve this, we trained MP4, a transformer-based model that maps natural language prompts to protein sequences, on a dataset of 3.2 billion points and 138k tokens. In a benchmark of 96 prompts representing a wide array of functions and contexts, MP4 excelled by simultaneously improving on three key metrics: sequence realism, predicted fold quality, and alignment to the requ
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.
Recent years have witnessed the surge of human-machine interfaces (HMIs) for various applications. Olfaction is a fundamental chemical sense crucial to perception, memory, and emotion. Current limitations arise from the difficulty of accurately capturing, transmitting, and reproducing odor signals, and the lack of standardized, network-enabled platforms. This work presents an internet of things (IoT)-enabled olfactory interface for remote odor sensing and stimulation. The system integrates an artificial intelligence-assisted odor sensing platform with a wearable piezoelectric olfactory actuati…
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.
OBJECTIVE: The Rational Drug Use Support System was developed to assist patients in using the right drug, at the right time and at the right dose according to their treatment protocols. The aim of this study was to evaluate the performance of an artificial intelligence-enhanced mobile application designed to support rational drug use and to assess its feasibility and usability through a pilot trial.
METHODS: The system includes an artificial intelligence -powered mobile application and a web-based interface integrating convolutional neural networks and object detection algorithms for human ac…
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.
Antioxidant peptides are emerging as promising therapeutic and nutraceutical agents because of their capacity to neutralize free radicals, modulate oxidative stress, and contribute to disease prevention in fields ranging from oncology to dermatology and food science. However, traditional computational approaches often fail to capture the biochemical semantics and evolutionary context of peptide sequences, limiting the predictive accuracy and mechanistic interpretability. Here, we present an explainable deep learning framework integrating evolutionary scale modeling (ESM) embeddings with a temp
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: Preprocedural planning with multislice computed tomography (MSCT) is an essential prerequisite for successful transcatheter aortic valve replacement (TAVR). However, preprocedural planning is time-consuming and may contain clinically meaningful interobserver variability. Artificial intelligence (AI) based automated planning methods may provide anatomical MSCT measurements while reducing the time load required for the analysis. Previous studies on the validation of AI-based TAVR planning methods excluded anatomical variants or lacked data on actual TAVR prosthesis size agreement. Mi…
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: To provide a software resource that enables medical researchers and practitioners to develop and apply reproducible, out-of-the-box, AI-based analysis workflows for radiological and radiotherapy data.
DEVELOPMENT AND VALIDATION METHODS: The framework comprises two main components: the Python-native computational environment for radiological research (pyCERR) for radiological image processing, and the cancer genomics cloud (CGC), a National Cancer Institute-funded resource that supports cloud-hosted collaborative projects, with tools for managing collaborators and compute-hardware fro
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: Steatotic liver disease (SLD) is highly prevalent among individuals with cardiovascular disease, but often remains undiagnosed until advanced sequelae such as fibrotic liver disease and hepatocellular carcinoma develop. Transthoracic echocardiography routinely captures incidental subcostal views of the liver that are not used clinically. The EchoNet-Liver algorithm uses artificial intelligence (AI) to predict the presence of liver disease based on routine clinical echocardiograms. Prospective evaluation in real-world practice is needed to understand the clinical utility and impac…
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.
Neurodegenerative diseases represent a major and growing clinical challenge due to their progressive nature, biological heterogeneity, and limited therapeutic options. Recent advances in artificial intelligence (AI) have introduced new analytical strategies for extracting clinically relevant information from complex biomedical data, offering complementary tools to established diagnostic and research approaches. This review provides a critical and method-comparative synthesis of AI applications in neurodegenerative diseases, with emphasis on studies published between 2022 and 2025. Rather than …
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.
The temporal bone has intricate anatomy. CT examinations can clearly depict fine anatomical structures and subtle lesions, providing indispensable imaging evidence for diagnosing otologic diseases and planning surgical procedures. However, image interpretation has several inherent limitations, including subjectivity, substantial interobserver variability, and heavy reliance on physician experience, all of which can compromise clinical decision-making and lead to inconsistent patient management. In recent years, AI-driven approaches have made significant progress in this field, particularly in
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: Clinician trust in artificial intelligence (AI) is a frequently cited barrier to adoption, yet there is limited empirical evidence on how transparency features influence trust. This study aimed to address this evidence gap.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a randomized controlled experiment in which 220 clinicians were randomized to 1 of 3 conditions: no transparency (control), numeric confidence scores, or narrative explanations with citations, using simulated AI diagnostic assistance across clinical case vignettes.
RESULTS: Transparency did not influence tool-specific trust […
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: Generative artificial intelligence (GAI) is rapidly reshaping higher education, creating opportunities and challenges related to academic integrity, educator readiness, and policy clarity, particularly in nursing education.
PURPOSE: To examine nurse educator and student perspectives on GAI use, institutional policies, syllabus language, and best practices in nursing education.
METHODS: A descriptive quantitative survey was completed by 211 nurse educators and 89 nursing students (N = 300) across diverse nursing programs. Data were analyzed by program type, learning model, and deg…
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.
INTRODUCTION: Generative AI use has become widespread among Chinese university students, but use does not necessarily indicate acceptance. This cross-sectional psychometric validation study adapted and evaluated the 20-item generative artificial intelligence acceptance scale for use in China.
METHODS: Following translation, back-translation, expert review, and pilot testing, data were collected from a convenience sample of 604 university students at six institutions in Yunnan, Anhui, and Zhejiang provinces. Participants were randomly divided into exploratory and confirmatory subsamples of 302…
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: Artificial intelligence has the potential to improve symptom management and enable early intervention for patients receiving chemotherapy.
AIMS: To review applications of artificial intelligence in oncology nursing for chemotherapy-related symptom management, focusing on benefits, challenges and future directions.
METHODS: A structured literature review was conducted using PubMed, Scopus and Web of Science, focusing on peer-reviewed studies from the past decade addressing artificial intelligence applications in chemotherapy symptom management.
FINDINGS: Artificial intelligence t…
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.
MedElevator
Войти в исследования