Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming anaesthesiology through advances in machine learning, deep learning, and large language models. AI-driven tools now contribute to nearly every phase of perioperative care, including preoperative risk stratification, intraoperative monitoring, imaging interpretation, airway assessment, regional anaesthesia, and critical care. Applications such as automated American Society of Anesthesiologists classification, prediction of postoperative complications and intensive care unit needs, electroencephalography-based depth-of-anaesthesia estimation, …
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.
BACKGROUND: What combination of risk factors for Alzheimer's disease (AD) are most predictive of cognitive decline in cognitively unimpaired individuals remains largely unclear. We studied associations between APOE genotype, AD-Polygenic Risk Scores (AD-PRS), amyloid-β pathology and decline in cognitive functioning over time in a large sample of cognitively unimpaired older individuals.
METHODS: We included 276 cognitively unimpaired older individuals (75 ± 10 years, 63% female) from the EMIF-AD PreclinAD cohort. An AD-PRS was calculated including 83 genome-wide significant variants. The APOE
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.
INTRODUCTION: Post stroke cognitive impairment (PSCI) is a common complication of ischemic stroke. PSCI can involve different depending on clinical and stroke related characteristics. The aim of this study is to determine the factors associated with impairments in specific cognitive domains.
METHODS: The Vitamins to Prevent Stroke (VITATOPS) trial is a large, multinational randomised controlled trial. In this substudy, consecutive patients admitted for ischaemic stroke or transient ischaemic attack (TIA) at a tertiary hospital in Singapore were included. PSCI was defined as impairment of any
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПолный 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.
There is evidence to suggest that patients undergoing a Norwood for non-HLHS anatomy may have lower mortality than classic HLHS, but differences in neurodevelopmental outcome have not been assessed. Our objective was to compare survival and neurodevelopmental outcome during the same surgical era in a large, well-described cohort. All subjects who underwent a Norwood-Sano operation between 2005 and 2014 were included. Follow-up clinical, neurological, and developmental data were obtained from the Western Canadian Complex Pediatric Therapies Follow-up Program database. Developmental outcomes wer
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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.
OBJECTIVE: This review was conducted to assess the quality of the evidence of effectiveness of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) in treating motor and language ability of cerebral palsy (CP).
METHOD: Medline, Cochrane library, Web of Science, Embase, PubMed, and CNKI databases were searched up to July 2021 by two independent reviewers. Randomized controlled trials (RCTs) that were published in English and Chinese and met the following criteria were included. The population comprised patients who met the diagnostic criteria for CP. Intervention included the following: compari
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.
Learning to read is one of the most important missions in child development. Understanding the neural basis of this process supports the early diagnosis and intervention of reading difficulties in children. Most neuroscience studies on children's reading development are based on alphabetic languages. Chinese is a logographic language with different linguistic features. However, it remains unclear how structural and intrinsic functional network measures jointly characterize Chinese children's reading development and its change over time. In this study, we addressed this question using the Chine
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.
Digital Pedagogical Agents (DPAs) are virtual teaching entities created in the digital learning environment that have characteristics such as emotion and socialization. According to the basis of Social Agency Theory (SAT), a three-level random-effects meta-analytic model is employed in this paper to study the general effect and boundary conditions of DPAs in Second Language Acquisition (SLA) environments systematically. Through searches across seven Chinese and English databases, 31 independent empirical studies were identified, yielding 112 effect sizes (2002-2026). Based on the three-level r
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.
Neural machine translation (NMT) for low-resource languages such as Assamese and Bodo has seen dramatic quality improvements with large multilingual models like Multilingual Bidirectional and Auto-Regressive Transformer (mBART50) and IndicTrans2 multilingual Transformer model, but their parameter counts (often [Formula: see text] billion) make real-time, on-device deployment infeasible. Although Assamese and Bodo are not among mBART50's pretraining languages, we first fine-tuned mBART50 on the AI4Bharat Samanantar Assamese-English and IndicTrans2-derived Bodo-English corpora to enable cross-li
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.
The current study involved the ability of deep-learning based noise reduction to generalize to accented-English speech. The deep neural network (DNN) was trained using a large number of different speakers (and different noises) of primarily standard native American English. This model was used to remove background noise from speech produced by 88 speakers having 9 different native-language backgrounds, who spoke English as a second language. The resulting speech was characterized by accents strong enough to substantially affect intelligibility. Objective measures of intelligibility, which refl
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.
Generative artificial intelligence (GAI), particularly large language models (LLMs) and multimodal foundation models, represents a new generation of artificial intelligence technologies with emerging applications in healthcare. In lung cancer care, where clinical decisions increasingly require integration of imaging, pathology, molecular alterations, and rapidly evolving therapeutic evidence, GAI provides new opportunities to enhance clinical information synthesis and decision support. Recent studies have explored the application of GAI across the lung cancer care continuum, including screenin…
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.
BackgroundSynaptic plasticity, which plays a critical role in fundamental neurological processes, is a complex subject to master. Therefore, large language models (LLMs) are increasingly being used to facilitate the learning of such complex topics. However, these models have limitations, including producing inaccurate information and failing to capture the nuances of scientific terminology.ObjectivesThis study aimed to evaluate the accuracy, quality and readability of LLM responses to questions on synaptic plasticity.MethodsThe widely used LLMs ChatGPT-4 and Gemini 2.5 were selected in the stu…
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.
Non-small cell lung cancer (NSCLC) is characterized by profound biological heterogeneity, frequently leading to late-stage diagnosis, recurr … asively identify tumor heterogeneity and map metastatic risk. Therapeutically, machine learning and large language models predict treatment responses, characterize tumor microenvironment dynamics, optimize perioperative surgical strategies, and accelerate drug discovery by screening chemical databases and decoding candidate drug mechanisms. Prognostically, multiscale 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.
INTRODUCTION: Living-donor nephrectomy (LDN) is the most valuable source of organs for kidney transplantation worldwide. The current preoperative evaluation of a potential living donor candidate does not take into account formal estimation of postoperative renal function decline after surgery using validated prediction models. The aim of this study was to summarize the available models to predict the mid- to long-term renal function following LDN, aiming to support both clinicians and patients during the decision-making process.
EVIDENCE ACQUISITION: A systematic review of the English-languag
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.
BACKGROUND/PURPOSE: Large language models (LLMs), such as GPT-4o and Gemini Advanced, have performed strongly on global medical examinations. However, their capabilities in non-English, dentistry-specific licensing contexts remain unclear. Thus, this study aimed to compare the performance, consistency, and question-generation abilities of GPT-4o and Gemini Advanced in the Korean National Dental Licensing Examination (KNDLE).
MATERIALS AND METHODS: This study used 1,401 text-based KNDLE questions from 2019 to 2023 in Korean. Each model responded to the questions in three separate runs. Accurac…
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.
Although effective and practical YOLO methods have dominated the field of object detection, they rely on predefined and trained object categories, which limits their broad application. To overcome this limitation, YOLO-World enhances YOLO's open-vocabulary detection capabilities through modeling visual language and pretraining on large-scale datasets. Therefore, this manuscript proposes an improved object detection and segmentation model based on YOLO-World-S to improve detection efficiency and accuracy. The computational complexity and memory usage are reduced by introducing large-kernel sepa
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.
Reproducible biomarker identification and transplant rejection risk prediction remain fundamental yet unsolved challenges in transplantation medicine. Traditional approaches rely on hypothesis-driven analyses and domain expertise, limiting scalability and generalizability across diverse populations. We introduce Transplant-Agents, a data-driven multi-agent AI framework integrating large language models (LLMs) with machine learning algorithms for automated biomarker identification and rejection risk prediction. Agents interact through structured, iterative dialogue governed by predefined rules …
СтатьяПрепринтПолный 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.
Diagnosis and counselling for paediatric rare diseases remain constrained by the sparsity of structured patient-level data and fragmented genetic knowledge, which can induce 'common-attention' bias in conventional large language models (LLMs). Here, we describe KGRD, a knowledge-graph-augmented diagnostic support framework empowered by knowledge-driven and data-driven inference over patient-level genomic and phenotypic data. KGRD consists of three specialised inference agents for deductive reasoning regarding disease aetiology, as well as a collective decision-making module that integrates mul…
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.
Extended Reality (XR) and Large Language Models (LLMs) can support context-aware, hands-free information access in industrial environments. This paper presents LlymX, a prototype combining a Unity-based 3D environment with an LLM-driven backend leveraging retrieval-augmented generation (RAG) and vector databases. LlymX introduces an interaction-oriented XR-LLM pipeline in which spatial user actions, such as gestures and object selection, are grounded in semantic object representations and linked to retrieval from a structured knowledge base. Through speech, gestures, and text, users can identi…
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.
Distillation is the most energy-consuming unit operation of the chemical industry, however, its decarbonization strategy necessitates laborious manual process simulation, optimization and carbon emission accounting. Here we established a reasoning agent consisting of a large language model (LLM) and an extensive tool set to automate learning material collection, process simulation, optimization and carbon emission accounting of a representative methanol and ethanol distillation case study. Then the agent automatically constructed a heat pump-assisted distillation process to save energy. The im
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.
Large language models (LLMs) can surpass humans in certain forecasting tasks. What role does this leave for humans in the overall decision process? One possibility is that humans, despite performing worse than LLMs, can still add value when teamed with them. A human and machine team can surpass each individual teammate when team members' confidence is well calibrated and team members diverge in which tasks they find difficult (i.e., calibration and diversity are needed). We simplified and extended a Bayesian approach to combining judgments using a logistic regression framework that integrates …
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.
MedElevator
Войти в исследования