Artificial intelligence (AI) has the potential to significantly improve monitoring in the operating room, allowing us to detect and predict changes in the patient's physiology sooner and better optimize patient care. Currently, clinically available applications of AI in anesthesia monitoring are limited to 2 models-the hypotension prediction index and the Nociception Level Index. Active research is exploring many other applications of AI in anesthetic monitoring with promising preliminary results. While much research remains for many of these applications to reach clinical use, AI will likely …
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.
Artificial intelligence (AI) is assuming an increasingly prominent role in the diagnosis and management of acute myocardial infarction. Its main objective is to enable earlier and more accurate diagnosis, enhance the interpretation of the ECG, accelerate reperfusion times, and ultimately improve patient outcomes. The ECG represents an ideal substrate for the application of deep learning, owing to the vast availability of digital tracings, the association with confirmed diagnoses, and the inclusion of numerous clinical variables. Several systems even allow the automated analysis of photographs …
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
Refractive error is among the leading causes of visual impairment globally. The diagnosis and management of refractive error has traditionally relied on comprehensive eye examinations by eye care professionals, but access to these specialized services has remained limited in many areas of the world. Given this, artificial intelligence (AI) has shown immense potential in transforming the diagnosis and management of refractive error. We review AI applications across various aspects of refractive error care - from axial length prediction using fundus images to risk stratification for myopia progr…
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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in the diagnosis and management of gastrointestinal (GI) and liver diseases. In clinical practice AI consists of overlapping technologies such as machine learning (ML), deep learning, natural language processing, computer vision, and generative AI. ML is a computer learning system that can provide insight into disease risk factors and phenotypes. Deep learning is an advanced and complex form of ML, structured with different levels of specific algorithms known as convolutional neural networks that can rapidly and accurately proce…
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.
Background: Artificial intelligence (AI) in echocardiography represents a transformative advancement in cardiology, addressing longstanding challenges in cardiac diagnostics. Echocardiography has traditionally been limited by operator-dependent variability and subjective interpretation, which impact diagnostic reliability. This study evaluates the role of AI, particularly machine learning (ML), in enhancing the accuracy and consistency of echocardiographic image analysis and its potential to complement clinical expertise. Methods: A comprehensive review of existing literature was conducted to …
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.
PURPOSE: To examine the influence of artificial intelligence (AI) on physicians' judgments regarding the presence and severity of glaucoma on fundus photographs in an online simulation system.
METHODS: Forty-five trainee and expert ophthalmologists independently evaluated 120 fundus photographs, including 30 photographs each from patients with no glaucoma, mild glaucoma, moderate glaucoma, and severe glaucoma. A second trial was conducted at least one week after the initial trial in which photograph presentation order was randomized. During the second trial, 30% of the glaucoma judgments made…
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: This review examines the role of artificial intelligence (AI) in psychiatry in the past 5 years across four domains: screening; outcome prediction; risk and relapse prediction; and psychotherapy.
RECENT FINDINGS: Machine learning models applied to questionnaires, electronic health records, neuroimaging, and digital phenotyping data demonstrate promising results for predicting symptom trajectories, relapse risk and treatment response, but external and clinical validation is rare. Randomized controlled trials provide some evidence for AI-enabled clinical decision support, but…
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.
SUMMARY: Modern biological research critically depends on public databases. The introduction and propagation of errors within and across databases can lead to wasted resources as scientists are led astray by bad data or have to conduct expensive validation experiments. The emergence of generative artificial intelligence systems threatens to compound this problem owing to the ease with which massive volumes of synthetic data can be generated. We provide an overview of several key issues that occur within the biological data ecosystem and make several recommendations aimed at reducing data error…
Редакционная 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 an emerging tool in diagnostic pathology, including prostate pathology. This review summarizes the possibilities offered by AI and also discusses the challenges and risks. AI has the potential to assist in the diagnosis and grading of prostate cancer. Diagnostic safety can be enhanced by avoiding the accidental underdiagnosis of small lesions. Another possible benefit is a greater degree of standardization of grading. AI for clinical use needs to be trained on large, high-quality data sets that have been assessed by experienced pathologists. A problem with the u…
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) in the healthcare sector is expanding quickly. It is significantly assisting us in assimilating the growing volume of data and applying it to enhance patient care while maintaining the present state of cost-effectiveness. AI has often been used in developing screening and diagnostic tools in endocrinology, with some limited uses in disease management. AI has assisted in the accurate diagnosis of thyroid nodules, detection of adrenal malignancies, prediction of diabetes microvascular complications, calculation of correct bone age, and estimation of the risks of oste…
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.
Osteoporosis (OP) is a systemic bone metabolic disorder characterized by a decrease in bone mineral density (BMD) and damage to the trabecular bone microarchitecture. With the increasing global aging population, the incidence of OP has been rising annually, particularly among elderly women, making it a significant public health issue. Traditional diagnostic methods such as dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), quantitative computed tomography (QCT), and magnetic resonance imaging (MRI) are effective, but they also have certain limitations. Artificial intelligence (AI) technology is playing a…
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 OBJECTIVES: Differentiation between temporomandibular disorders (TMDs) and trigeminal neuralgia (TN) as causes of orofacial pain is very important because the nature of these disorders and their treatments are vastly different. TMDs are usually treated with a rehabilitative approach, although dental correction or even surgery may be necessary in rare cases where the origin of the pain appears to be related to oral or temporomandibular joint pathology. By contrast, TN is largely treated with anticonvulsant medications, trigeminal nerve surgery, or trigeminal ablative procedures.
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.
As a disease that seriously affects the health of men and women of childbearing age, the incidence of infertility is increasing worldwide, a … ical experience of embryologists, and there is a lack of objective and unified evaluation criteria. Artificial intelligence (AI) is ideally suited to processing and analyzing large, dynamic temporal data sets to assist physicians in making more objective and precise decisions, thereby improving IVF success. At present, artificial intelligence technology using different t …
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.
With the advent of big data era and improvement of computer performance, the artificial intelligence (AI) technology has rapidly boosted in the field of stomatology. Dental caries is one of the cutting-edge research domains in stomatology. The application of AI in dental caries is expected to promote intelligent, precise and high-efficient diagnosis and treatment of caries. This article focuses on the application of AI in medical-aided diagnosis, treatment and risk prediction of caries and discusses their challenges.
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
IMPORTANCE: Choledocholithiasis is a potentially life-threatening manifestation of acute biliary dysfunction (ABD) often requiring magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP) for diagnosis when standard investigation findings are inconclusive. Machine learning models (MLMs) may offer alternatives to diagnose choledocholithiasis.
OBJECTIVE: This systematic review seeks to evaluate the performance of MLMs in predicting choledocholithiasis and to compare this performance with the American Society of Gastrointestinal Endoscopy (ASGE) guidelines.
REVIEW: This review adhered to PRISMA guide
Систематический обзорСтатьяПоиск 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 review article examines the utility of artificial intelligence (AI) in anesthesia, with a focus on recent developments and future directions in the field. A total of 19,300 articles were available on the given topic after searching in the above mentioned databases, and after choosing the custom range of years from 2015 to 2023 as an inclusion component, only 12,100 remained. 5,720 articles remained after eliminating non-full text. Eighteen papers were identified to meet the inclusion criteria for the review after applying the inclusion and exclusion criteria. The applications of AI in ane…
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.
Cataract surgery is one of the most performed procedures worldwide, and cataracts are rising in prevalence in our aging population. With the increasing utilization of artificial intelligence (AI) in the medical field, we aimed to understand the extent of present AI applications in ophthalmic microsurgery, specifically cataract surgery. We conducted a literature search on PubMed and Google Scholar using keywords related to the application of AI in cataract surgery and included relevant articles published since 2010 in our review. The literature search yielded information on AI mechanisms such a…
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.
Parkinson's disease and Alzheimer's disease are among the most common neurodegenerative disorders. These diseases are correlated with advancing age and are hence increasingly becoming prevalent in developed countries due to an increasingly aging demographic. Several tools are used to predict and diagnose these diseases, including pathological and genetic tests, radiological scans, and clinical examinations. Artificial intelligence is evolving to artificial general intelligence, which mimics the human learning process. Large language models can use an enormous volume of online and offline resou…
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.
Congenital heart disease is a severe health risk for newborns. Early detection of abnormalities in fetal cardiac structure and function duri … ernal, and ultrasound equipment factors and is highly dependent on the skill level of the operator. Artificial intelligence (AI) technology, with its rapid development utilizing advanced computer algorithms, has great potential to empower sonographers in time-saving and accurate diagnosis and to bridge the skill gap in different regions. In recent years, AI-assisted feta …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический обзорПолный 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