Artificial neural networks (ANNs) have been used in a wide variety of real-world applications and it emerges as a promising field across various branches of medicine. This review aims to identify the role of ANNs in spinal diseases. Literature were searched from electronic databases of Scopus and Medline from 1993 to 2020 with English publications reported on the application of ANNs in spinal diseases. The search strategy was set as the combinations of the following keywords: "artificial neural networks," "spine," "back pain," "prognosis," "grading," "classification," "prediction," "segmentati
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.
Deep learning (DL) is a subset of artificial intelligence (AI), which uses multilayer neural networks modelled after the mammalian visual cortex capable of synthesizing images in ways that will transform the field of glaucoma. Autonomous DL algorithms are capable of maximizing information embedded in digital fundus photographs and ocular coherence tomographs to outperform ophthalmologists in disease detection. Other unsupervised algorithms such as principal component analysis (axis learning) and archetypal analysis (corner learning) facilitate visual field interpretation and show great promise…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
This paper examines the integration of artificial intelligence (AI) into healthcare through the analytical lens of the political determinants of health (PDOH), arguing that AI is not a politically neutral technological innovation but a domain in which longstanding distributive logics of welfare regimes are reproduced and potentially intensified. As a conceptual, theory-building contribution, this paper develops a set of testable propositions about how welfare-regime logics may condition the adoption, regulation, and distributive effects of AI in healthcare. While existing scholarship on AI in …
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.
Artificial intelligence (AI) is transforming how scientific hypotheses are formulated, tested, and applied. Nucleic acid therapeutics can benefit from emerging opportunities but will also face new challenges. AI lowers the barrier to hypothesis generation, increasing the emphasis on critical evaluation, rigorous experimental testing, and expert judgement. The goal of this perspective is to begin that discussion, with an emphasis on basic and applied research at the interface of nucleic acid science and medicine.
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.
Introduction: Artificial intelligence (AI) raises a fundamental question for modern plastic surgery: will it enable personalized, patient-centered, efficient care, or lead to a dystopian, automated care that diminishes human autonomy, which is dominated by generic "AI slop" that eventually deteriorates the doctor-patient relationship? Methods: This study examines current applications of large language models, generative AI, and neural networks in plastic surgery, assessing AI's roles in surgical planning, automation of repetitive tasks, outcome evaluation, education, and patient communication,…
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.
Driven by changes in lifestyle and environmental factors, the global incidence of cancer is steadily increasing, which has established it as … more efficient and accurate technologies remains a major objective in modern oncology research, and artificial intelligence (AI) has emerged as a particularly promising solution. Through machine learning and deep learning algorithms, AI is reshaping cancer care by enabling automated detection of minute lesions during screening and quantitative analysis of pathological fe …
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 being adopted in education in the health care professions, including in palliative care. Yet existing AI primers for health professions education (HPE) are not specific to palliative care (PC) and overlook the relational, prognostic, and cultural sensitivities central to the field. This narrative primer addresses that gap. Informed by a review of the literature, it equips PC educators with practical guidance for responsibly harnessing AI. We first introduce foundational AI concepts relevant to educators and clinicians, including machine learning (ML), la…
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.
Despite significant advances in the diagnosis and treatment of acromegaly, diagnostic delay remains substantial, often exceeding 6-10 years, while a significant proportion of patients remain inadequately controlled despite multiple available therapeutic modalities. Artificial intelligence (AI) is a promising tool to address several challenges across the acromegaly care pathway, from early disease detection to individualized treatment selection and outcome prediction. AI-assisted facial and hand image analysis has demonstrated the potential to identify subtle phenotypic changes and reduce diagn…
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.
Imaging is increasingly essential for the diagnosis, prognostication, and management of cancer patients. It is a field in rapid evolution and has the potential to provide noninvasive characterization of malignancy, which remains an important Holy Grail of medicine. Radiomics, which involves the high-throughput assessment of imaging features, aims to transform images into structured phenotypic data. By correlating imaging-derived data with clinical and molecular information, radiomics offers the potential to relate tumor biology to imaging phenotype to improve patient prognostication and manage
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 playing an increasingly prominent role in medicine, and nephrology is no exception. Yet, behind this generic term lie very different realities depending on the type of data being processed. This didactic article offers a structured account of how AI works across three main data families, illustrated with concrete examples drawn from nephrology practice. With tabular data (the kind found in everyday medical records), predictive models can already anticipate acute kidney injury, intradialytic hypotension, or graft loss. With histological images, neural networks le…
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.
Accurate pathology diagnosis has remained the most essential factor in providing optimal breast cancer care across the globe. Core needle biopsies account for a significant portion of pathologists' workload, yet diagnostic variability remains especially for several difficult to diagnose entities such as borderline proliferative breast disease, atypical and low-grade breast lesions. Digital pathology and artificial intelligence (AI) are emerging tools that may help address these diagnostic challenges. To evaluate the diagnostic performance of the Pathology Artificial Intelligence Guidance Engin…
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.
Anesthesia for pediatric neurosurgery represents a highly complex and challenging field, characterized by age-dependent physiological variability, heterogeneous patient populations, and the critical need to protect the developing central nervous system. Conventional clinical approaches often rely on adult-derived data, which may inadequately reflect the distinct neurophysiological and hemodynamic characteristics of neonates, infants and children. Recent advances in artificial intelligence (AI) have enabled the integration of multimodal perioperative data, including physiologic signals and 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.
BACKGROUND: Alzheimer disease (AD) and Parkinson disease (PD) are an increasing healthcare concern and growing cause of disability in our century. The advent of the artificial intelligence (AI) era and the early changes in retina and optic nerve morphology detected in neurodegenerative diseases by recent literature opened the way to the perspective of a AI-based diagnosis for both conditions.
MAIN BODY: In AD a generalized decrease in macular Ganglion Cells-Inner Plexiform Layer (GC-IPL) and retinal nerve fiber layer (RNFL) and peripapillary RNFL thickness has been documented. Moreover, clini…
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.
Cardiac electrophysiology (EP) is inherently data-centric, spanning brief 12-lead electrocardiograms (ECGs), high-density electroanatomic maps, and continuous device-based monitoring. This data volume can strain provider workflows while creating an opportunity for artificial intelligence (AI). Machine learning (ML) and its deep learning subfield extract clinically actionable patterns from complex electrical signals. This narrative review summarizes contemporary AI applications across the major domains of EP. In arrhythmia detection, deep neural networks classify rhythms at a level comparable t…
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.
There is an urgent need to develop additional treatments for tuberculosis (TB) to complement the small panel of approved drugs and to devise shorter treatment regimens. Within the last 20 years, we have seen an increased focus on using cheminformatics-based approaches to understand the properties of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) active molecules and machine learning algorithms to subsequently learn from public data sets. We now demonstrate how we have continually used many machine learning approaches that have enabled us to select or synthesize new compounds for testing in vitro to validate
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Weather and climate shape every aspect of our lives, yet for decades they have been studied as separate worlds-one concerned with what happens tomorrow, the other with what awaits us over the coming decades. This long-standing divide has slowed progress in both fields. Here, we argue that artificial intelligence (AI) is helping to dissolve the boundary between them. By learning directly from vast streams of Earth observations, AI is starting to predict both tomorrow's storm and next century's climate within a single, unified framework. We show how this convergence is already underway, why weat…
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) tools for polyp detection during colonoscopy have shown promise in improving polyp detection rate (PDR) and adenoma detection rate (ADR). However, in real-world settings, the results are inconsistent, particularly among experienced endoscopists. This study evaluates the impact of AI on ADR and PDR when used by a single high-volume, experienced endoscopist.
METHODS: A retrospective analysis was conducted from July 2019 to June 2023, involving colonoscopies performed by a single high-volume endoscopist. Patients undergoing screening or surveillance col…
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.
PURPOSE OF REVIEW: The current article provides an overview of the utility of artificial intelligence approaches to aid in the design, recruitment, execution, and dissemination of ophthalmic clinical trials.
RECENT FINDINGS: Within the last decade, artificial intelligence has heralded a new age for ophthalmology, with novel applications habitually appearing within the literature. Though clinical trials are considered the gold standard for driving evidence-based practice, remarkably few studies have examined the potential for machine learning to augment the clinical trial pipeline. Clinical tr…
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.
MedElevator
Войти в исследования