BACKGROUND AND PURPOSE: Accurate prehospital diagnosis of stroke by emergency medical services (EMS) can increase treatments rates, mitigate disability, and reduce stroke deaths. We aimed to develop a model that utilizes natural language processing of EMS reports and machine learning to improve prehospital stroke identification.
METHODS: We conducted a retrospective study of patients transported by the Chicago EMS to 17 regional primary and comprehensive stroke centers. Patients who were suspected of stroke by the EMS or had hospital-diagnosed stroke were included in our cohort. Text within E
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения 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.
Obesity is a chronic, relapsing disease that requires long-term lifestyle treatment, pharmacotherapy, and metabolic and bariatric surgery. A … r internally validated and rarely assess calibration, actionable thresholds, or prospective impact. Large language models may assist education and drafting, but current evidence does not support unsupervised treatment or procedure selection. AI should therefore augment, not replace, clinician-led multidisciplinary obesity care. Translation will require independent exte …
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.
OBJECTIVE: To evaluate the relationship between acculturation and adverse pregnancy outcomes, and whether these relationships differ across racial or ethnic groups.
METHODS: This is a planned secondary analysis of the nuMoM2b study (Nulliparous Pregnancy Outcomes Study: Monitoring Mothers-to-Be), a prospective observational cohort study of 10,038 pregnant women at eight academic health care centers in the United States. Nulliparous pregnant women with singleton gestations were recruited between 6 0/7 and 13 6/7 weeks of gestation from October 2010-September 2013. Acculturation was defined by
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Embodied artificial intelligence may extend surgical robotics beyond teleoperation by enabling robots to interpret natural-language commands, perceive dynamic environments, and generate adaptive physical actions. Surgical instrument exchange provides a clinically recognizable test case requiring communication, visual localization, dexterity, and bidirectional interaction. We developed a voice-interactive robotic scrub nurse through task-specific adaptation of the pretrained π0.5 vision-language-action model capable of voice-conditioned surgical instrument handoff, take-back, and spoken acknowl
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.
Open-vocabulary 3D object detection (OV-3DOD) is crucial for real-world perception, yet existing monocular methods are often limited by predefined categories or heavy reliance on external 2D detectors. In this paper, we propose CLIP-Mono3D, an end-to-end one-stage transformer framework that directly integrates vision-language semantics into monocular 3D detection. By leveraging CLIP-derived semantic priors and grounding object queries in semantically salient regions, our model achieves robust zero-shot generalization to novel categories without requiring auxiliary 2D detectors. Furthermore, we
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.
In recent years, a cluster of digital intelligence technologies, represented by artificial intelligence, three-dimensional visualization, augmented reality and optical imaging, has been reshaping the cognitive foundation and clinical practice of liver surgery. From the frontier perspective of medical-engineering integration, this article systematically reviews eight major advances and breakthroughs in digital intelligence-empowered liver surgery, encompassing preoperative precision diagnosis, intelligent three dimensional planning, augmented reality combined with fluorescence navigation, multi
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 drug user counselor role is explored in terms of its changing nature over the course of the past 25 years. Initially, the drug user counselor could be characterized as a professional based on his or her experience, or as an ex-addict paraprofessional in the language of that time. Working very largely with a heroin-using clientele, the counselor was the advisor and role model who could not be conned and, thereby, the essential counterpart to the mental health professionals who were entering the drug misuse field. Over time, these latter professionals based on education have become increasin
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: Effective patient education is crucial in preventing venous thromboembolism (VTE), improving patient outcomes, and reducing health care costs. However, traditional educational methods often lack engagement and fail to address individual patient needs comprehensively.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and preliminarily validate an immersive, large language model-based patient education system for VTE designed to promote patient engagement and care adherence by delivering highly relevant, actionable, and patient-centered information.
METHODS: We developed ChatVTE, an interacti
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.
BACKGROUND: Left ventricular diastolic dysfunction (LVDD) is a major determinant of heart failure (HF), yet its assessment relies on multiparametric echocardiography, limiting scalability. We previously demonstrated that generative artificial intelligence (AI) can synthesize tissue Doppler imaging (TDI) waveforms from the 12-lead ECG. The growing complexity of candidate architecture creates a need for automated model-discovery frameworks.
OBJECTIVES: To evaluate agentic AI-based auto-discovery for ECG-based LVDD assessment using either raw ECG or synthetic TDI waveforms.
METHODS: Two attenti
СтатьяПрепринтПоиск 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. Radiotherapy treatment planning is a time-consuming and potentially subjective process that requires iterative adjustment of model parameters to balance multiple conflicting objectives. Recent advancements in frontier artificial intelligence (AI) models offer promising avenues for addressing the challenges in planning and clinical decision-making. This study introduces GPT-RadPlan, an automated treatment planning framework that integrates radiation oncology knowledge with the reasoning capabilities of large multi-modal models, such as GPT-4Vision (GPT-4 V) from OpenAI.Approach. Via
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: Conventional nystagmus classification methods often rely on subjective observation by specialists, which is time-consuming and variable among clinicians. Recently, deep learning techniques have been used to automate nystagmus classification using convolutional and recurrent neural networks. These networks can accurately classify nystagmus patterns using video data. However, associated challenges including the need for large datasets when creating models, limited applicability to address specific image conditions, and the complexity associated with using these models.
OBJECTIVE: Th
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: A very large proportion of the literature on the endocrine disruptors categorized as anti-androgens deals with phthalates, which are produced in large amounts for use as plastic emollients and additives. In this review, we bring together and analyse work on the effects of phthalates in animals and humans at different stages of their development to assess whether or not their possible anti-androgenic properties represent a significant threat to human health.
METHODS: The database PubMed was systematically searched for all English language articles until July 2013 in each subject ar
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
Many older adults report subjective cognitive decline (SCD); however, the specific types of complaints most strongly associated with early disease detection remain unclear. This study examines which complaints from the Everyday Cognition Scales (ECog) are associated with progression from normal cognition to mild cognitive impairment (MCI)/dementia. 415 older adults were monitored annually for 5 years, on average. Cox proportional hazards models assessed associations between ECog complaints and progression to MCI/dementia. Follow-up models included depression as a covariate. Numerous Memory (5
СтатьяПоддержка службы здравоохранения 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.
Human thoughts often arise unprompted, forming a stream of consciousness. Despite their ubiquity, it remains unknown how the brain supports unprompted thoughts as an integrated experience with rich content and dynamics. Applying latent state modeling to fMRI data collected while individuals spoke aloud their thoughts, we identified recurring brain states linked to moment-to-moment thought content. A brain state with activation in core default mode network (DMN) regions tracked early emergence of internally oriented thought, while a state involving executive control and dorsal attention network
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.
We aimed to perform a systematic review and meta-analysis to determine the overall effect of the preadmission/prediagnosis use of calcium channel blockers (CCBs) on the clinical outcomes in hypertensive patients with COVID-19. A systematic literature search with no language restriction was conducted in electronic databases in July 2021 to identify eligible studies. A random-effects model was used to estimate the pooled summary measure for outcomes of interest with the preadmission/prediagnosis use of CCBs relative to the nonuse of CCBs at 95% confidence intervals (CIs). The meta-analysis revea
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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: A comprehensive understanding of the global research trends and translational gaps in AI for fixed prosthodontics remains limite … papers and 11 keyword clusters were further subjected to cross-model qualitative comparison using 4 large language models: GPT-5.2, Gemini-3 Pro, Claude-4.5 Sonnet, and DeepSeek Latest. Keyword co-occurrence, cluster, and temporal trend analyses were performed. The 4 AI systems were independently prompted to synthesize qualitative findings, and their outputs were compa …
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) has shown promise in the interpretation of electrocardiograms (ECGs) using signal-based deep learning models. In parallel, large language models (LLMs) have gained increasing visibility in clinical practice, including exploratory applications in ECG analysis. Whether a general-purpose LLM can meaningfully discriminate cardiovascular disease from athlete ECGs during PPS remains unknown. We aimed to evaluate the diagnostic performance of a general-purpose LLM for this task.
METHODS: In this multicentre diagnostic accuracy study, we evaluated a commercial…
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.
Vision-language models can connect the text description of an object to its specific location in an image through visual grounding. This has potential applications in enhanced radiology reporting. However, these models require large annotated image-text datasets, which are lacking for PET/CT. We developed an automated pipeline to generate weak image-text labels and used it to train a 3D visual grounding model. Our weak-labeling pipeline identified sentences describing positive findings in PET/CT reports by searching for mentions of standardized uptake values (SUVmax) and axial slice numbers. T
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.
Adolescents experience extensive neurocognitive development, with cannabis use potentially impacting developmental trajectories. Here, we comprehensively assess the influence of adolescent cannabis use onset on neurocognitive trajectories and consider how recent delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) may influence neurocognition. We use the large, diverse longitudinal Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study dataset, combining self-reported substance use with objective toxicological tests (hair, urine, breath, oral fluid). Longitudinal mixed methods of the full coh
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Identifying predictors of shunt failure in acute care settings is challenging. Previous studies largely rely on traditional statistical analyses to evaluate risk factors associated with shunt failure. However, these methods have not been adapted for emergency department (ED) presentations, where machine learning (ML) techniques may offer enhanced predictive power. Thus, we explored the application of ML and artificial intelligence in predicting necessity for shunt revision in pediatric ED visits.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 1167 pediatric neur
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