BACKGROUND: Foundation models have shown promising performance in ophthalmology image analysis, but their ability to generalize to unseen imaging types and populations remains unknown. We evaluated the generalizability of ophthalmology foundation models to ultra-wide field (UWF) retinal images for diabetic retinopathy (DR) screening in a Danish and a Greenlandic population.
METHODS: Three ophthalmology foundation models (RETFound DINOv2, VisionFM, and EyeCLIP) were fine-tuned and evaluated using 6,374 UWF retinal images from 1,760 participants in Denmark and 6,558 images from 1,146 participan
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.
Delirium is a common ICU complication associated with increased morbidity, mortality, and healthcare costs. Early identification of at-risk patients can enable preventive interventions. In this study, we developed machine learning models to predict delirium onset using clinical data from the first 24 hours of ICU admission, extracted from the MIMIC-IV database. Adult patients with ICU stays longer than 24 hours and no delirium on day 1 were included. Delirium was defined as a positive CAM-ICU assessment between ICU days 2 and 7 in patients with RASS ≥ 3. Forty-two first-day clinical features w
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.
Lung cancer survival relies heavily on early nodule detection via computed tomography (CT), yet manual segmentation remains labor-intensive and unscalable for large clinical workflows. While existing deep learning models achieve high accuracy, they face a critical trade-off with computational efficiency and frequently lack cross-dataset generalization. To overcome these barriers, we introduce Node-U-Net, an ultra-lightweight attention-guided encoder-decoder architecture. This framework integrates a MobileNetV2 backbone with Residual Dilated Blocks and Light Atrous Spatial Pyramid Pooling (Ligh
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.
Dementia, which refers to disorders related to human memory, significantly affects the human brain, and a person with it can experience certain difficulties in physical and mental activities. The most common and fatal types of dementia are Alzheimer's Disease (AD) and Parkinson's Disease (PD). Therefore, AD, PD, and control labels are detected in this study from videos created using brain Magnetic Resonance Imaging (MRI). A public dataset including these three classes is used in this study. After preprocessing this dataset, a video is created for each class. Afterward, short video clips are ra
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: Despite the growing use of venoarterial extracorporeal membrane oxygenation (VA-ECMO) as a rescue therapy for acute myocardial infarction (AMI), in-hospital mortality remains high. AMI-specific evidence on prediction timing, calibration, and performance across centers remains limited.
OBJECTIVE: To develop and evaluate interpretable in-hospital mortality prediction models for VA-ECMO-supported AMI patients using multicenter data from the CSECLS registry.
METHODS: We retrospectively analyzed 1,833 patients from 84 centers between 2016 and 2023. One center (center 188; n = 183) was
СтатьяМногоцентровое 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.
While Large Language Models (LLMs) hold great potential for clinical applications, their use is limited by concerns regarding data privacy, high computational demand, and the risk of hallucinations. Small Language Models (SLMs) are a promising solution, enabling efficient and secure on-device processing. This study presents the application of a local IT5 model finetuned to extract endoscopic markers from Italian annotated clinical notes of patients with Autoimmune Atrophic Gastritis (AAG). The results show that this model performs competitively with both GPT-4o mini-a general-purpose model-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.
BACKGROUND: Clinical heterogeneity complicates early accurate prognosis for sepsis. Cortisol is robustly elevated by hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis activation during septic stress, yet large multicenter data clarifying its independent association with in-hospital mortality are scarce. This study investigated the prognostic value of early plasma cortisol and its incremental predictive value over classic critical illness severity scores.
METHODS: We retrospectively enrolled 2,364 adult patients meeting Sepsis-3.0 criteria from MIMIC-IV and eICU-CRD databases, with cortisol tested wit
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Early detection and treatment of minimal pulmonary tuberculosis (mPTB) are essential for preventing disease progression and transmission. However, the detection of mPTBs on computed tomography (CT) remains challenging because the lesions are often small, low in contrast, morphologically heterogeneous, and characterized by subtle manifestations. This study aimed to develop and evaluate a dedicated deep learning framework for detecting mPTB lesions on chest CT. The model was trained and validated using data collected from three hospitals and externally evaluated using an independent dataset from
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.
OBJECTIVE: This study aims to synthesize the evidence on the role of extended reality (XR) in supporting children with autism.
METHODS: We followed PRISMA guidelines. We searched PubMed, IEEE Xplore, Web of Science, and ProQuest Central for studies published between 2005 and March 2026. A total of 21,979 records were retrieved from the literature search, and 115 studies met the inclusion criteria.
RESULTS: There was a significant increase in XR autism research after 2020, with virtual reality (VR) as the largest modality (n = 61, 53.0%), followed by augmented reality (AR) (n = 36, 31.3%). Hy
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.
PURPOSE: Measuring clinical practice guideline (CPG)-consistent care through electronic health record (EHR) queries provides a scalable and efficient approach to evaluating quality of care. Template care pathways are used to operationalize CPGs. Goals were to (1) identify care pathway actions for supportive care in pediatric oncology that are amenable to EHR-based evaluation, (2) prioritize five care pathway actions for further assessment, (3) develop EHR queries to identify patients who received care pathway-consistent care, and (4) describe the proportion of pediatric patients with cancer wh
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.
PURPOSE: Heterogeneity in cancer registries limits reuse of real-world data (RWD) alongside clinical trials to support regulatory decisions. Rituximab, gemcitabine, and oxaliplatin (R-GemOx) is commonly a comparator in large B-cell lymphoma (LBCL) trials and used in practice, but RWD are not structured for trial comparison. We developed a reusable pipeline to convert the Lymphoma Epidemiology of Outcomes Consortium for Real World Evidence (LEO CReWE) registry into Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC)-compliant data sets by constructing a generalized, registry-wide Study Data
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.
Choroidal melanoma is the most common primary intraocular malignancy in adults, and its evaluation relies heavily on ocular ultrasound, where interpretation is often based on manual analysis and subject to operator-dependent variability. This study presents an automated system for the analysis of B-scan ultrasound images of clinically confirmed choroidal melanoma cases, focusing on tumor segmentation, thickness measurement, and echogenicity classification. The proposed solution integrates image processing techniques and artificial intelligence (AI) models to enable consistent and reproducible
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.
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disorder characterized by progressive motor neuron degeneration and limited diagnostic biomarkers. Identifying robust molecular biomarkers for ALS remains a major challenge due to disease heterogeneity and high-dimensional gene expression data. In this study, we developed a machine learning (ML) based pipeline integrating transcriptome data and feature selection to identify potential ALS biomarkers. RNA-Seq data of motor neuron disease patients and healthy controls were obtained from publicly available GEO datasets, followed by p
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.
Aortic intramural hematoma (IMH) is a high-risk subtype of acute aortic syndrome (AAS). The presence of ulcer-like projection (ULP) significantly increases the risk of progression to dissection, aneurysm, or rupture. However, conventional computed tomography angiography (CTA) has limited reliability in differentiating small ULP from the surrounding high-density hematoma or coexisting atherosclerotic plaques. This study developed and internally evaluated machine learning (ML) models integrating spectral CT-derived quantitative parameters for ROI-based quantitative classification in IMH patients
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.
To bridge the gap between technical training and human-centered design (HCD) in engineering education, ESIEE Paris developed an innovative, cross-disciplinary and active-learning unit focused on e-health technologies for disability. Students engage in experiential learning, immersive activities, and lead panel discussions with individuals with disabilities, fostering empathy and challenging ableist perspectives. Working in teams, students design technology solutions for disability-related challenges, with the aim to demonstrate the effective implementation of HCD approaches. Projects are evalu
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: AML is a highly aggressive hematologic cancer. During induction chemotherapy, up to 40% of patients experience complications resulting in unplanned readmissions or early death. This study aimed to identify the reasons for postinduction unplanned readmissions and to develop predictive models for unplanned readmissions or early death using structured and unstructured electronic health record (EHR) data to identify patients at highest risk.
METHODS: We retrospectively analyzed 1,111 inpatient encounters from 305 adult patients with AML treated at a Midwestern university hospital between
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: Chronic lymphocytic leukemia (CLL) treatment paradigms have evolved significantly, yet real-world evidence (RWE) on guideline implementation and patient characteristics remains limited.
MATERIALS AND METHODS: This multicenter retrospective study leveraged artificial intelligence (AI) to analyze structured and unstructured data from four Belgian hospitals (January 1, 2018-October 31, 2021). Structured data including diagnosis codes, laboratory results, treatment records, and national registries were standardized using the Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Common Data M
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Accurately distinguishing malignant pleural effusion (MPE) from non-malignant pleural effusion is clinically important, but the generalisability and methodological quality of machine-learning (ML) models remain uncertain.
METHODS: We searched eight databases to 23 April 2026. Diagnostic performance was pooled using random-effects and Reitsma bivariate models, and study quality was assessed using PROBAST+AI.
RESULTS: Forty-two studies were included; 17 contributed to the AUC meta-analysis and 14 to the bivariate analysis. The pooled AUC was 0.90 (95 % CI 0.85-0.94; 95 % prediction
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Fluid overload (FO) is a critical complication in acute pancreatitis (AP), contributing to prolonged hospital stays and increased mortality. Traditional scoring systems like BISAP lack predictive accuracy for FO, placing a burden on nurses managing fluid therapy. Machine learning (ML) offered potential for early FO prediction, yet its integration into nursing practice remains underexplored. Using the MIMIC-IV database, we analyzed 3458 adult AP patients, with 22.8% experiencing FO (net fluid balance >2 L/24h plus clinical signs). Three ML models-Random Forest (RF), XGBoost, and Long Short-Term
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.
While health technology assessment (HTA) aims to quantify the quality of digital health apps, app stores offer unstructured information on app quality to users like patients. This provides barriers for people with Parkinson's disease (PD) and Alzheimer's disease (AD) to identify high-quality apps. This study explores the discoverability of AD/PD-related apps and their quality information in app stores. We applied descriptive statistics and text mining such as large language models (LLMs) and topic modelling to analyze app descriptions and user reviews of 1237 apps. Only ∼2% of apps were discov
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