The rise of antimicrobial-resistant pathogens has outpaced the traditional methods of drug discovery and development, emphasizing a need for new and innovative approaches to identifying novel antibiotics. Artificial intelligence (AI) poses new opportunities to overcome the challenges in traditional drug discovery by accelerating the identification, design, and optimization of bioactive small molecules and antimicrobial peptides. AI-driven genome mining allows for the identification and prioritization of biosynthetic gene clusters, while advanced AI models facilitate molecular property predicti…
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.
Prostate cancer is one of the most common cancers in men, and accurate pathology evaluation is crucial for risk stratification and treatment planning. Traditional approaches, such as Gleason grading, are limited by interobserver variability and restricted access to expert consultation and molecular testing worldwide. Advances in digital pathology and artificial intelligence (AI) present opportunities to overcome these challenges. Whole slide imaging (WSI) forms the foundation for AI research, enabling remote review, large-scale data sharing, and the development of automated tools for tumor det…
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: Digital breast tomosynthesis (DBT) increases sensitivity and specificity compared to digital mammography (DM) in the early detection of breast cancer. The potential of artificial intelligence (AI) for mammographic interpretation resulting in workload reduction is increasingly being reported.
METHOD: Presentation of the current evidence on the efficacy of DBT versus DM in population-based breast cancer screening and its support by AI. Narrative review with topic-led literature search of comparative studies of DBT and DM and review of the use of AI in PubMed from 01/2016 to 09/2025.…
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.
Intraoral scanning (IOS) enables the acquisition of three-dimensional surface models of dental and oral structures, supporting diagnosis, treatment planning and digital workflows. However, many processing steps remain operator-dependent and time-consuming. The integration of artificial intelligence (AI) with intraoral scanning (IOS) represents a rapidly evolving area in digital dentistry, aiming to automate or facilitate tasks such as tooth segmentation, landmark detection, registration and quality control. This narrative review aims to summarise technical principles, current applications, 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.
OBJECTIVE: To evaluate whether machine learning could be used with audio recordings from a smartphone to detect fetal movements that create disruptions of the amniotic fluid environment.
METHODS: We conducted a prospective study to simultaneously record fetal movements seen on ultrasound and audio recordings using a smartphone placed on the maternal abdomen and to compare these with maternal perception of fetal movements. Smartphone audio segments were preprocessed to reduce noise, window the signal, and divide them into typed 1-second audio snippets. These were subsequently converted into vi
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 increasingly being incorporated into dermatology, with hair disorders representing a particularly suitable field for its application. The assessment and management of alopecias rely heavily on visual evaluation, pattern recognition, longitudinal monitoring, and integration of heterogeneous clinical and biological data; processes that are often limited by interobserver variability and incomplete standardization. In recent years, AI-based approaches have been applied across multiple domains in the clinical assessment of hair disorders, including objective quantita…
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 entering the study of hypertension, serving both primarily clinical purposes - to assist practicing physicians - and research objectives. Hypertension presents certain specific characteristics that should be carefully considered when using AI. The measured value of blood pressure is an extremely variable parameter that is difficult to standardize and measure with precision. At present, AI is able to provide very simple, clear, and well-documented answers to clinical questions regarding the management of patients with hypertension. Its role in research is perhaps…
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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) has the potential to revolutionize medicine, particularly in the field of cardiology. There are significant diagnostics and treatments variabilities in the field of cardiovascular medicine that affects racial and ethnic racially and ethnically diverse populations as well as female patients across all age groups. The efforts put forth towards the development of AI and precision medicine within the cardiovascular practice do not fully account for existing variations in cardiovascular care delivery. AI models and precision medicine tools that were created with uncompr…
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) technologies such as machine learning (ML), deep learning (DL), predictive analytics and other tools are rapidly changing pediatric health care, using large amounts of health data. AI tools aid in triage, real-time monitoring and risk stratification in acute care settings, towards improving overall outcomes and fewer complications. During newborn resuscitation, AI analyses real-time data, can guide decisions and enhance training. Computer vision systems with AI tools can generate reliable neonatal bilirubin estimates without the need for blood sampling. AI technolo…
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.
Alzheimer's disease (AD) represents a critical global health challenge, with its prevalence and associated costs expected to double signific … eloping advanced genetic risk scores (GRS) for precision genomics. We also explore the potential of Artificial Intelligence (AI) for multimodal big data analysis and digital health tools to promote personalized prevention and emerging concerns about ethics, privacy and data treatment. The convergence of these findings underscores the urgent need for a genetic-, sex- and …
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) has the potential to transform clinical neurophysiology by enabling the automated analysis of complex physiological signals and large amounts of data. While traditional clinical interpretation relies heavily on expert visual inspection, which is vulnerable to subjectivity and inter-rater variability, AI models excel at identifying patterns in complex time series. This chapter provides an overview of current and emerging clinical applications of AI across various modalities in clinical neurophysiology, including EEG, EMG, NCS, and ultrasound. In EEG, AI demonstrates…
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 rapidly transforming tuberculosis (TB) drug discovery by addressing major limitations of traditional pipelines, such as prolonged timelines, excessive cost, and challenges imposed by the biology of Mycobacterium tuberculosis (Mtb). Through machine learning (ML) and deep learning (DL), researchers can systematically analyze vast, heterogeneous biological and chemical datasets, leading to more efficient identification of novel drug targets, accelerated virtual screening, and predictive modeling of anti-TB activity. AI-driven methodologies now enhance multiple stag…
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.
Neurological voice disorders, such as Parkinson's disease, laryngeal dystonia, and stroke-induced dysarthria, significantly impact speech production and communication. Traditional diagnostic methods rely on subjective assessment, whereas artificial intelligence (AI) offers objective, noninvasive, and scalable solutions for voice analysis. This review examines the applications, advancements, challenges, and future prospects of AI-driven methods in diagnosing, monitoring, and treating neurological voice disorders. We analyze recent advances in AI-based voice analysis, including machine learning,…
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 applications of artificial intelligence (AI) in radiology are rapidly advancing with AI algorithms being used in a wide range of disease pathologies and clinical settings. Acute thoracic pathologies including rib fractures, pneumothoraces, and acute PE are associated with significant morbidity and mortality and their identification is crucial for prompt treatment. AI models which increase diagnostic accuracy, improve radiologist efficiency and reduce time to diagnosis of acute abnormalities in the thorax have the potential to significantly improve patient outcomes. The purpose of this revi…
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 rapidly transforming surgical education. AI is defined by the characteristics of objectivity, live feedback, and adaptive learning environment and is well suited for mentor-led self-directed learning. AI can be used to teach cognitive, psychomotor, and nontechnical skills. With limited supportive data, the use of AI in surgical education should proceed with caution with careful study of the process and its outcomes until more data supporting its use are available.
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.
Objectives: This study proposes a state-of-the-art technology to estimate a set of parameters to automatically display an optimized image on a screen during cataract surgery. Methods: We constructed an architecture comprising two stages to estimate the parameters for realizing the optimized image. The Pix2Pix approach was first introduced to generate fake images that mimic the optimal image. This part can be considered a preliminary step; it uses training datasets comprising both an original microscopy image as the input data and an optimally tuned image by ophthalmologists as the label data.
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 integration of artificial intelligence (AI) into point-of-care testing (POCT) represents a transformative leap in modern healthcare, addressing critical challenges in diagnostic accuracy, workflow efficiency, and equitable access. While POCT has revolutionized decentralized care through rapid results, its potential is hindered by variability in accuracy, integration hurdles, and resource constraints. AI technologies-encompassing machine learning, deep learning, and natural language processing-offer robust solutions: convolutional neural networks improve malaria detection in sub-Saharan Afr…
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.
Abdominal aortic aneurysms (AAAs) remain a major concern to the global society because of the associated risk of rupture and death. Currently, the management of AAAs entails clinical and imaging risk factors, which are not precise and accurate in terms of patient-specific risk assessment. Over the last decade, the utilization of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms has transformed the process of decision-making in the field of medicine by allowing for the creation of personalized models based on the patient's characteristics. This review aims to discuss the current…
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.
MedElevator
Войти в исследования