BackgroundIncreasing integration of artificial intelligence (AI) into clinical workflows necessitates assessing how future healthcare professionals adapt to these technologies.ObjectıveThis study aims to determine the artificial intelligence literacy and anxiety levels of students at a Vocational School of Health Services (VSHS) and to analyze the factors influencing these levels.MethodsThis cross-sectional and descriptive-predictive study invited 800 associate degree healthcare students, resulting in a final sample of 545 participants (response rate: 68.12%). Instruments included a Sociodemog…
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: Pediatric overweight and obesity (OW/OB) is a major public health concern associated with significant short- and long-term health risks. Primary care is a key setting for early identification and management, yet current approaches face barriers related to implementation, workflow, and family engagement. This systematic review examined how artificial intelligence (AI) has been used in pediatric primary care and closely connected clinical settings to support OW/OB management.
METHODS: We conducted a systematic review registered in PROSPERO (CRD420251103662) and reported according to…
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.
INTRODUCTION: The effectiveness of some existing antibiotics is being compromised by the ever-rising rate at which antimicrobial resistance develops. Artificial Intelligence (AI) is one of the most significant technological innovations that have become possible through which chemical diversity can be explored, interactions between drugs and targets predicted, and novel compounds developed to address bacterial infections. This paper will discuss the role of artificial intelligence technology in antibiotic discovery.
METHODS: The capabilities of generative AI, deep learning, and machine learnin…
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 rapid expansion of artificial intelligence (AI) has created an explosive demand for computing power, while traditional von Neumann-based electronic computing faces the memory and interconnect bottlenecks. By migrating critical operations to the optical domain, photonic neural networks (PNNs) offer a promising solution to significantly reduce system latency and energy consumption. Driven by silicon photonics, on-chip PNNs achieve high-density integration on scalable platforms, promoting the evolution of optoelectronic integration systems. This paper presents a comprehensive review of emergi…
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 revolutionizing gene therapy from an empirical and iterative process to a predictive, data-driven and increasingly intelligent therapeutic development approach. This review covers the application of AI extensively throughout the gene therapy development process, from target therapeutic discovery, identification of disease genes, variant interpretation, integration of multi-omics data, optimization of CRISPR, engineering of the vector, prediction of immunogenicity, manufacturing, and clinical development and post-marketing surveillance. The role of machine learni…
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.
BACKGROUND: Approximately 2 billion adults seek lifestyle modification to improve their health and well-being. However, because of cost and access barriers, only a tiny fraction receive gold-standard lifestyle modification programs led by trained coaches. Digital programs without human coaches are more disseminable but have limited efficacy. Recent advances in large language model (LLM) AI chatbots have the potential to revolutionize digital programs by emulating human coaches, offering a safe, low-cost, and scalable lifestyle modification intervention. Yet, no studies have developed and teste
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/AIMS: This study aimed to develop a multimodal artificial intelligence (AI) system that integrates fundus imaging and patient questionnaire data to achieve clinician-level diagnostic accuracy for diagnosing retinal detachment (RD).
METHODS: Ultra-widefield fundus images and comprehensive patient questionnaires were collected from patients with RD and healthy controls at Tsukazaki Hospital. A multimodal model was developed using the Contrastive Language-Image Pretraining framework to classify RD cases, alongside separate image-only and questionnaire-only models for comparison. Per-i…
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.
This review presents a comprehensive analysis of automation and robotics in the seafood processing industry, emphasizing their role in enhancing efficiency, product quality, food safety, and sustainability. It explores the application of advanced technologies such as robotics, blockchain, computer vision, artificial intelligence (AI), and the Internet of Things (IoT) across various stages of seafood processing, including sorting, cleaning, grading, cutting, filleting, packaging, and quality assessment. The review highlights the emergence of intelligent packaging and labeling systems that impro…
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 investigate the current application status and potential of artificial intelligence (AI) large language models (LLM) in oral mucosal disease consultation. Methods: A questionnaire survey was conducted to inform the utilization of AI for oral mucosal disease-related consultations among patients attending the Department of Oral Medicine, West China Hospital of Stomatology, Sichuan University in November 2025, and to compare the factors influencing AI usage behavior and satisfaction. Nine standardized clinical questions concerning the etiology, symptoms, treatment, care, and prognos…
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Early identification of diabetic retinopathy (DR), which is a primary cause of vision impairment globally, is a crucial phasis for effective intervention and treatment. Traditional screening workflows rely on manual diagnosis by ophthalmologists, which remains the gold standard but can be time-consuming and subject to variability due to human factors. To support and enhance the screening process, artificial intelligence (AI)-based tools have shown promise in automating DR detection, particularly with recent advances in deep learning. However, medical images with long-range dependen…
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 rapid expansion of data-driven technologies, particularly machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), has substantially influenced biomedical research and drug discovery. In neuropharmacology, the availability of large-scale genomic, proteomic, chemical, and clinical datasets has stimulated the adoption of AI-based approaches to address persistent challenges in neurological drug development, including high attrition rates and the scarcity of disease-modifying therapies. Unlike prior reviews that broadly discuss AI applications in drug discovery or neurology, this narrative revi…
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.
The Royal Australasian College of Physicians (RACP) has recently issued a position statement titled 'Using artificial intelligence in clinical practice', which provides a framework for the safe and ethical integration of artificial intelligence (AI) into physician practice. The statement outlines core principles for implementing, interacting with and monitoring AI tools to ensure they enhance rather than replace clinical judgement, protect patient safety and privacy and abide by ethical and regulatory standards. It identifies important benefits, such as increased administrative efficiency and …
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 & AIMS: Health care administration accounts for approximately 25% of health care expenditures. We performed a scoping review of artificial intelligence-enabled administrative products in gastroenterology and hepatology, including widely deployed commercial platforms, examining administrative functions, validation practices, and alignment with high-burden workflows.
METHODS: A 2-component search strategy combining systematic literature search and a targeted environmental scan of commercial platforms identified 34 discrete artificial intelligence products and 2 narrative reviews. Eac…
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: Early risk stratification in patients after acute myocardial infarction (AMI) is critical for guiding therapy and resource allocation. While left ventricular ejection fraction (LVEF) is routinely assessed by echocardiography, novel markers offer additional prognostic utility but are not widely assessed due to time constraints or limited expertise. Artificial intelligence (AI) enables rapid, fully automated analysis of echocardiograms, producing standardized, comprehensive measurements. We evaluated the utility of AI-derived echocardiographic parameters on top of clinical variables …
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: Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into health professions education through generative AI, chatbots, virtual patients, automated feedback, and AI-enhanced simulation. While most discussions focus on cognitive and technical learning, the role of AI in affective-domain development remains less clearly understood. Affective-domain learning is essential in healthcare education because it shapes communication, empathy, professionalism, reflection, self-awareness, and patient-centered practice.
OBJECTIVE: This systematic review examined how AI-based educational too…
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: Automated approaches to cognitive impairment screening may soon achieve sufficient levels of accuracy for clinical implementation but they present potentially serious ethical challenges. Overcoming such challenges for successful implementation of automated screening may depend on the perspective of the clinicians who are its intended users.
METHODS: We conducted a qualitative study of internal medicine, geriatrics and family medicine physicians recruited from ambulatory practices in New York City, NY to identify ethical challenges of implementing automated CI screening (n = 22). I
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 AND OBJECTIVES: Randomized controlled trials remain the gold standard for causal inference but are often resource-intensive, time-consuming, and operationally complex to conduct. The growing availability of real-world data has created new opportunities for generating real-world evidence (RWE), and target trial emulation (TTE) provides a principled framework for designing observational studies that approximate a target trial. At the same time, artificial intelligence (AI) is increasingly applied in health research, yet its application within TTE has received limited systematic attent…
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 rapid advancement of spintronic technologies has intensified the demand for magnetic materials with precisely engineered properties, including high spin polarization, large magnetic moments, tunable exchange interactions, and robust thermal stability. However, the simultaneous optimization of these properties remains challenging due to the vast compositional, structural, and interfacial design space governing magnetic systems. In this context, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have emerged as powerful tools for accelerating materials discovery and property prediction. …
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