Pediatric visual health is not only inextricably linked to an individual's lifelong cognitive development and quality of life, but also cons … nsidious onset of most childhood ocular diseases. Against this backdrop, the widespread adoption of artificial intelligence (AI) technology has emerged as a core strategic pathway to improve screening coverage, ensure the standardization and consistency of diagnosis and treatment, and deliver inclusive pediatric eye health services. Nevertheless, the clinical application …
СтатьяАннотация на английскомОбзорПоиск 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.
Hypertension remains the most prevalent modifiable risk factor for cardiovascular morbidity and mortality worldwide, yet rates of effective blood pressure control remain persistently suboptimal despite the availability of multiple therapeutic options. This gap reflects fundamental limitations of current care models, which rely on episodic measurements, population-based treatment algorithms, and incomplete representation of the biological, behavioral, and social complexity underlying blood pressure regulation. Artificial intelligence (AI) offers a transformative framework to address these chall…
СтатьяСистематический обзорПолный 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: There is a significant intraprovider variability in colonoscopy performance, but this is difficult to measure in routine practice. We describe an artificial intelligence colonoscopy quality (AI-CQ) tool that measures colonoscopy quality through analysis of recorded colonoscopy procedures and compare AI-CQ assessment of quality metrics with manual measurement in a large cohort of colonoscopists.
METHODS: Colonoscopy procedures were performed at 1 of 2 endoscopy locations at a single academic medical center. Select analyses were restricted to higher volume screening colonoscopists…
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.
This article examines the integration of artificial intelligence (AI) into the surgical workflow, tracing its impact from preoperative risk assessment to intraoperative guidance and postoperative surveillance. It addresses critical challenges, including data governance, ethical liability, and the "automation paradox" associated with clinician deskilling. As the field advances toward agentic AI and digital twins, the text advocates for surgeon-led AI literacy and cross-disciplinary collaboration. By evolving from reactive assistants to proactive systems, these technologies represent a paradigm …
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 increasingly integrated into modern healthcare, with rapidly expanding applications in medical diagnostics, laboratory medicine, rehabilitation, and patient-centered digital health solutions. The aim of this narrative review is to provide a critically curated overview of current clinical applications of AI across the healthcare continuum, from diagnosis to rehabilitation, while highlighting their clinical benefits, limitations, and implementation challenges. A targeted narrative literature search was conducted using major biomedical databases, including PubMed/M…
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.
Artificial intelligence (AI) is transforming organic materials discovery by enabling the rapid exploration of chemical space. This review examines machine learning techniques being used to accelerate the identification of novel compounds for organic semiconductors through computational approaches linking molecular structure to properties. Key methodologies include graph neural networks, generative approaches, chemical representations, Δ $\Delta$ -learning frameworks, machine learning force fields, active learning, transfer learning, and generative models. These methods address fundamental cha…
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.
Artificial Intelligence (AI) is reshaping clinical work in ways that unsettle the foundational assumptions of continuing professional development (CPD). Existing CPD frameworks-Kirkpatrick, Miller, Moore, and the Five Domains-presume that clinicians are the primary generators of knowledge, the center of agency, and the drivers of performance and outcomes. AI disrupts this logic. Systems that draft clinical reasoning, modulate workflows, and influence decision pathways no longer function as passive tools but as active contributors to clinical judgment. As agency becomes distributed across human…
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.
Artificial intelligence (AI) is reshaping medicine, promising advances in diagnosis, monitoring, and treatment, and psychiatry will be no exception. Yet the field remains fragmented: ethical guidelines, technical standards, and clinical workflows have evolved in parallel, creating uncertainty about how to integrate AI safely and meaningfully into psychiatric care. Existing frameworks often address isolated domains (explainability, data protection, or harm prevention [HP]) without providing a coherent structure that connects them to everyday clinical realities. This article introduces a global …
СтатьяКлинические рекомендацииПоиск 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.
To synthesize the expanding literature at the intersection of minimally invasive surgery (MIS) and artificial intelligence (AI) and to delineate the developmental patterns that are shaping the future surgical landscape. A narrative review of current evidence examining the integration of AI into MIS was conducted, focusing on technological evolution, the use of high-dimensional surgical data streams, and the emergence of multimodal datasets combining surgical images, real-time kinematics, and live video feed. The literature demonstrates a clear shift from traditional machine-learning algorithms…
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.
Advancements in artificial intelligence (AI) tools can make it difficult to discern what is "real". Though children are interacting with AI-generated materials through entertainment and learning applications, no published work directly considers children's ability to distinguish human-created from AI-generated information. In the current study, 37 children (6-10 years old) heard a narrative about a "SmartBot" (representing AI) that could write text, invent photos, and create art. They were then asked to discern which in a series of stimuli including short texts and images of objects, art, and …
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.
Glycoinformatics has entered the artificial intelligence era. Stymied by a lack of big data, high sequence complexity, and biosynthetic dependencies, the application of machine learning to glycomics data has largely emerged this decade. In this mini-review, we explore the latest groundbreaking computational approaches applied to glycan sequencing, classifying disease risk from glycan biomarkers, and predicting protein-glycan interactions. We detail advancements in the architectures of these models, concluding that they have matured to the stage of extracting predictive information from glycan …
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) is increasingly being integrated into healthcare systems; however, healthcare professionals' knowledge, attitudes, and perceptions regarding AI remain insufficiently understood. This study aimed to evaluate healthcare professionals' perceptions of AI in clinical practice.
MATERIALS AND METHODS: This descriptive cross-sectional study included 260 healthcare professionals, including physicians, nurses, and healthcare technicians working at a tertiary public hospital in Türkiye. Participants completed the Healthcare Professionals and Artificial Intell…
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.
Breast cancer is the most common malignant tumor among women globally and poses a major public health challenge due to limitations in traditional diagnostic and treatment processes, such as subjective interpretation biases and inefficient multi-dimensional data integration. Artificial intelligence (AI), particularly deep learning and machine learning technologies, has emerged as a transformative tool in addressing these issues. Clinically, AI has been widely applied in imaging screening to improve detection rates and reduce reading time, digital pathology for precise tumor typing and gene muta…
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) is increasingly recognized as a transformative paradigm within transplantation medicine, offering advanced computational approaches capable of integrating heterogeneous clinical, biological, imaging, and molecular datasets to improve predictive accuracy and decision-making. Liver transplantation represents a uniquely complex clinical domain characterized by high-dimensional data, nonlinear interactions among risk factors, and critical time-dependent decision processes, thereby providing an ideal context for AI-enabled analytics.
METHODS: The objectiv…
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.
This narrative review examines artificial intelligence (AI) applications in airway management through a structured literature search completed in July 2025. AI shows promise in predicting difficult airways through facial recognition, voice analysis, and multiparametric assessment. AI models demonstrate improved positive predictive values compared with conventional bedside tests, though prediction remains imperfect. The fundamental challenge of low positive predictive values persists, albeit at reduced levels. For videolaryngoscopy, AI-powered systems provide real-time structure identification,…
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.
Artificial intelligence (AI) offers new opportunities to improve asthma management across the care process. This review synthesizes evidence on AI applications in diagnosis, classification, monitoring, and treatment. We conducted a narrative review based on a PubMed search (1995-2025). Eligible studies included peer-reviewed reports on AI applied to diagnosis, monitoring, prediction, and treatment of asthma. Outcomes of interest included diagnostic accuracy, risk prediction, adherence, and clinical decision support. Of 943 records screened, 32 studies met the inclusion criteria. Diagnostic too…
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.
BACKGROUND: Pain is a challenging, multifaceted symptom reported by most pediatric patients. This systematic review aims to explore the progress and effectiveness of applying artificial intelligence (AI) technology in pediatric pain management.
METHODS: A comprehensive search of PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane, Scopus, IEEE Xplore, ACM Library, and ClinicalTrials.gov was conducted. The search combined pain-related terms ("Pain management", "Pain assessment", "Pain measurement", "Pain relief", "Pain control", "Analgesics", "Pediatric pain"), age-related terms ("Children", "pediatrics"…
Систематический обзорСтатьяПоиск 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