BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into clinical simulation training, yet its overall effectiveness compared to traditional learning remains unclear. This meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) aimed to evaluate the impact of AI-assisted training versus traditional instruction on clinical skills performance, procedure time, and learner satisfaction.
METHODS: PubMed, Embase, and Web of Science were searched from inception to April 10, 2026. RCTs comparing AI-assisted training (real-time feedback, intelligent tutoring, AI-simulated patients, or ima
СтатьяСистематический 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: Artificial intelligence (AI) is increasingly reshaping medical and health-professions education through adaptive tutoring, generative content creation, simulation analytics, automated assessment, and diagnostic-reasoning support. Since 2023, large language models and multimodal AI systems have expanded AI from relatively narrow analytic tools into interactive educational agents capable of dialogue, feedback, and content generation.
OBJECTIVE: This narrative review asks: How does AI contribute to medical education across four core educational functions, and what methodological, eth…
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: The Epistemonikos Sustainable Knowledge Platform (SKP) integrates a suite of machine learning tools designed to make evidence synthesis more efficient, including access to the Epistemonikos Database of Trials (ED-Trials). One feature is the use of classifiers combined with large language models (LLMs) to support abstract screening during study selection. LLM-based classifiers can be applied to populations, interventions, and study design features. Their primary aim is to reduce the proportion of records needed to be screenedby automatically excluding records with a high probability…
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 OBJECTIVE: Osteoarthritis (OA) and osteoporosis (OP) are prevalent musculoskeletal disorders with substantial global health and economic burdens. Imaging is central to their diagnosis and monitoring, yet manual interpretation is vulnerable to inter-reader variability and workload-related fatigue. Artificial intelligence (AI), including machine learning (ML) and deep learning (DL), provides data-driven approaches to enhance the accuracy, efficiency, and objectivity of image interpretation. This review summarizes AI-assisted imaging advances for OA and OP over the past decade and
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 and aim Artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs) like ChatGPT (San Francisco, CA: OpenAI) and Bard (now Gemini) (Mountain View, CA: Google), is increasingly used in scientific writing. However, its rapid adoption has raised ethical concerns, especially regarding plagiarism. Current standards of plagiarism detection for scientific writing require a costly and laborious process, done by journal reviewers, sparking questions of whether free LLM tools could streamline the process. Further, AI-generated text can closely resemble genuine scientific writing, …
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: Depression affects over 229 million people worldwide and ranks among the leading causes of disability and death, particularly in young adults, where suicide is a top contributor to mortality. Standard diagnostic and treatment approaches often overlook the marked clinical and biological heterogeneity of depression, resulting in low first-line remission rates and prolonged trial-and-error care, underscoring an urgent need for precision strategies in mental health practice.
OBJECTIVE: This review explores the recent literature (January 2020-September 2025) on personalized digital hea
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: Healthcare communication often relies on complex digital infrastructures, yet clinicians increasingly adopt general-purpose Inst … of artificial intelligence, CoPs like DonnaRosa may become even more relevant: AI tools, especially large language models, can accelerate literature retrieval and data synthesis, while the CoP provides the critical, experience-based interpretation needed for safe and meaningful application. Such a dual infrastructure-technological and human-offers a promising path for …
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.
Generative artificial intelligence (AI) large language models have become sufficiently accessible and user-friendly to assist students with course work, studying tactics, and written communication. AI-generated writing is almost indistinguishable from human-derived work. Instructors must rely on intuition/experience and, recently, assistance from online AI detectors to help them distinguish between student- and AI-written material. Here, we tested the veracity of AI detectors for writing samples from a fact-heavy, lower-division undergraduate anatomy and physiology course. Student participants…
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: AI systems are increasingly being evaluated for their potential role in medical decision-making. Pulmonary thromboembolism (PTE) represents an ideal test domain for evaluating AI clinical reasoning capabilities due to its high prevalence, significant mortality risk, and clinical complexity requiring integration of validated risk stratification tools, multiple imaging modalities, and nuanced treatment algorithms across diverse patient populations, including pregnancy, malignancy, and renal impairment. We compared the performance of large language models (LLMs) with specialist physic…
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.
[18F]PI-2620 is a second generation tracer that has shown high binding affinity for tau aggregation in Alzheimer's disease (AD). However, [18F]PI-2620 signal in a large sample spanning the healthy aging and AD clinical spectrum as well as the stability of signal across different acquisition time windows has not yet been examined. Here, amyloid negative (Aβ-) cognitively unimpaired (CU; n = 49), amyloid positive (Aβ+) CU (n = 37), CU individuals with unknown amyloid status (n = 5), mild cognitive impairment (MCI; n = 14), dementia due to AD (n = 19), and non-AD neurodegenerative disorder (n = 5
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.
Machine learning combined with large-scale neuroimaging databases has been proposed as a promising tool for improving our understanding of the behavioural emergence and early prediction of the neurodevelopmental outcome. A recent example of this strategy is a study by Ouyang et al. (2020) which suggested that cortical microstructure quantified by diffusion MRI through fractional anisotropy (FA) metric in preterm and full-term neonates can lead to effective prediction of language and cognitive outcomes at 2 years of corrected age as assessed by Bayley Scales of Infant and Toddler Development, 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.
The classical phonological deficit account of dyslexia is increasingly linked to impairments in grapho-phonological conversion, and to dysfunctions in superior temporal regions associated with audiovisual integration. The present study investigates mechanisms of audiovisual integration in typical and impaired readers at the critical developmental stage of adolescence. Congruent and incongruent audiovisual as well as unimodal (visual only and auditory only) material was presented. Audiovisual presentations were single letters and three-letter (consonant-vowel-consonant) stimuli accompanied by m
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: The rapid proliferation of large language models (LLMs) has intensified the need for robust evaluation frameworks to align artificial intelligence (AI) behavior with human expectations. While current reinforcement learning from human feedback (RLHF) strategies heavily rely on explicit, post-hoc self-reports, these metrics are fundamentally limited by subjective biases and user non-compliance.
METHODS: To address this, the current study presents a novel brain-computer interface (BCI) framework that systematically characterizes the continuous, implicit neural correlates of user sa…
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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2026eng
PURPOSE: Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into modern otolaryngology practice and has emerged as one of the most rapi … diagnostic precision and personalized treatment planning. Generative AI tools, including GPT-based large language models, have also demonstrated emerging applications in medical education, image interpretation, differential diagnosis, and clinical decision support.
CONCLUSION: Nevertheless, important methodological and translational challenges continue to limit broad …
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) chatbots are becoming an efficient option to understand medical data and also help with clinical reasoning. There has been a recent progression in research of large language models and their ability to be used in the healthcare sector, such as radiological image analysis, and diagnostic support. There is however, little evidence supporting their ability to accurately understand abnormal anatomical conditions, such as congenital anomalies and tumor related changes in anatomy. To assess the diagnostic capabilities of three popular AI-powered chatbots (ChatGPT, Gemini…
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.
Safety pharmacology is concerned with the identification and characterization of adverse effects of drug candidates on vital organ systems. The emergence of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has prompted growing interest in their potential application to nonclinical drug safety evaluation across the core battery cardiovascular, central nervous, and respiratory systems. This review traces the historical development and technical foundations of AI, from early neural network research and backpropagation algorithms to the emergence of modern frontier large language models, 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.
BACKGROUND: Manual chart abstraction from electronic health records is a critical step in clinical outcomes research but is time-intensive and prone to human error. Advances in artificial intelligence (AI), particularly large language models, offer the potential to automate the extraction of structured data from unstructured clinical documentation with improved efficiency and consistency.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the accuracy and efficiency of an AI-assisted approach for extracting patient-reported outcomes from clinical notes compared with traditional human abstraction.
METHO…
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.
OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI) and machine learning applications are rapidly expanding across healthcare. Successful implementatio … use of AI in research and clinical practice respectively. The most common clinical uses were using large language models (LLMs) to look up medical facts (45%), to improve grammar/spelling of clinical documentation (28%), to generate differential diagnoses (22%) and ambient scribe use (17%). Eighty-six percent anticipated that AI would substantially impact clinical pra …
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.
OBJECTIVE: This study aimed to examine adverse perinatal outcomes by gestational surrogacy status among in vitro fertilization (IVF) pregnancies.
STUDY DESIGN: This was a retrospective cohort study of IVF pregnant women (2008-2023) who received obstetrical care at Kaiser Permanente Southern California, a large integrated health care system. Unstructured clinical notes abstracted from electronic health records were analyzed using natural language processing and chart reviews to identify IVF and surrogate pregnancy status. This study analyzed 997 (6.3%) surrogate pregnancies among 15,822 IVF pr
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.
PURPOSE: Knowledge-based planning (KBP) frequently requires manual refinement to satisfy institution-specific clinical constraints, while existing automated approaches based on large language models (LLMs) or reinforcement learning (RL) each face distinct limitations in long-term optimization awareness and scalability. We propose a hybrid LLM-guided modular RL framework that integrates the strengths of both approaches for automated lung IMRT treatment planning.
METHODS: The framework employs a two-level hierarchical architecture in which task-specific RL agents execute dose modifications unde…
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