Background/Objectives: Alzheimer's disease (AD) is a leading cause of dementia globally, yet standard diagnostic markers like cerebrospinal fluid (CSF) analysis and molecular imaging are invasive and resource-intensive. While artificial intelligence (AI)-based volumetric magnetic resonance imaging (MRI) offers a scalable and non-invasive alternative, data correlating these structural metrics with fluid biomarkers and cognitive status in Southeast Asian populations are scarce. This study addresses this critical gap by examining the within-cohort relationship between CSF biomarkers and regional …
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: To compare the performance of the Zeiss AI IOL Calculator (ZAIC) to that of Barrett Universal II (BUII) and Kane, using standard (K) and total keratometry (TK) as inputs.
PATIENTS AND METHODS: This was a multicenter retrospective case series which included surgery-naïve eyes undergoing cataract surgery with preoperative optical biometry on the IOLMaster 700, monofocal IOL (Bausch & Lomb enVista MX60E) implantation, and 20/40 acuity or better measured at least 3 weeks postoperatively. After taking the difference between actual and predicted postoperative spherical equivalent (SE) for
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) in health has increased its applications over the last years. The large amount of data available due to the improvement of data storage and digital exams provided better knowledge in treatment planning and opened new possibilities of applications of AI in Orthodontics' diagnosis and treatment planning.
OBJECTIVE: The aim of this scoping review was to examine when AI models enhance the clinical decision-making process in orthodontic diagnosis and treatment planning, with a focus on the utilization of X-ray-based imaging.
METHODS: Individual eletronic…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
OBJECTIVES: Malocclusion and the treatment process can affect the person's quality of life, which includes physical and psychological effects. Classifying the patient accurately is critical to achieving the desired output. This study aimed to improve the current diagnostic process with artificial-intelligence algorithms using the lateral cephalogram.
MATERIALS AND METHODS: The study sample consisted of 1014 Arab patients diagnosed with skeletal class I, II, or III. In this study, we used linear discriminant analysis (LDA), random forest (RF), decision tree (DT), K-nearest neighbors (KNN), sup
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Clinical decision-making depends on the ability to anticipate ischemic heart disease (IHD) accurately and interpretably. Despite their excellent accuracy, machine learning models are not often accepted in medical applications due to their black-box nature. To diagnose IHD, this study suggests an Explainable Artificial Intelligence (XAI) architecture that combines explainable models with the Enhanced Squirrel Search Optimization (ESSO) method for feature selection. The proposed Enhanced Squirrel Search Optimization (ESSO) introduces adaptive exploration mechanisms to efficiently identify an opt…
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.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the relationship between attitudes towards artificial intelligence and adherence to the Mediterranean Diet (MD), carbon footprint awareness and environmental footprint awareness among adults.
METHODS: This cross-sectional study was conducted in Ankara, Turkey, using snowball sampling and an online questionnaire. The study included 1350 adults aged 18-65 years. Data were collected through a questionnaire containing demographic information, self-report anthropometric measurements, and validated scales. Artificial Intelligence Attitude Scale, Ecological Fo…
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.
Crohn's disease (CD) is a chronic, relapsing inflammatory bowel disease characterized by transmural inflammation. Its clinical presentation and disease course are highly heterogeneous across individuals, and the global disease burden continues to rise. Although biomarkers such as fecal calprotectin and anti-Saccharomyces cerevisiae antibodies (ASCA), together with computed tomography enterography (CTE)/magnetic resonance enterography (MRE) and endoscopy, play central roles in diagnosis and longitudinal monitoring, important unmet needs remain. In particular, current approaches show limited rep
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.
BACKGROUND AND AIMS: Artificial intelligence (AI) has been widely used in endoscopic diagnosis; however, an AI model capable of comprehensively diagnosing both diffuse and focal lesions remains lacking. This study aimed to develop an AI-based endoscopic analysis system, Endosmart, using the YOLOv5 framework to enable synchronous detection of diffuse and focal gastric lesions.
METHODS: A total of 34,979 gastroscopic images were collected from two tertiary hospitals. The diagnostic performance of Endosmart was assessed using accuracy, sensitivity, specificity, and F1-score. The diagnostic perfo…
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
BACKGROUND: Accurate assessment of Submucosal (SM) invasion in gastric neoplasms is vital for curative endoscopic management, yet conventional endoscopy remains moderately accurate and operator dependent. Whether AI can deliver reliable, generalizable depth prediction is unknown.
AIM: This investigation establishes the diagnostic capability of AI-driven endoscopic systems for identifying SM invasion.
METHODS: A PRISMA-DTA systematic review and meta-analysis identified studies that used machine-learning or deep-learning models applied to endoscopic imaging with histopathology as the reference
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/Objectives: Accurate mediastinal and hilar lymph node (LN) assessment is central to lung cancer staging and treatment selection. Endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) has become the standard minimally invasive procedure for mediastinal staging, enabling real-time identification, characterization and sampling of LNs. Although effective, this technique remains operator dependent, and subject to interobserver variability. This study aims to report the development of a Vision Transformer-based AI model for automatic LN detection and classification
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.
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic highlighted the need for rapid, accurate, and point-of-care diagnostic technologies, accele … ations in efficiently optimizing biosensor performance and interpreting complex analytical signals. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) provide tools to model these relationships and support prediction-guided biosensor development. This review discusses recent progress in AI-assisted biosensor development in three sequential stages. First, AI-assisted …
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 increasingly transforming gastrointestinal endoscopy by supporting lesion detection, lesion characterization, quality assessment, and clinical risk prediction. Hemostatic decision-making represents a particularly complex field for AI integration, as therapeutic decisions are often made rapidly in the presence of active bleeding, impaired visualization, unstable patients, and variable lesion accessibility. This review critically examines the current evidence for AI-assisted decision-making in gastrointestinal endoscopy and endoscopic hemostasis, with emphasis on …
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: Cervical cancer is the fourth most common cancer whose incidence was significantly reduced with the help of Pap smear and organized cervical cancer screening. Implementation of HPV vaccination and addition of HPV primary screening, automation, and most recently digitalization and application of artificial intelligence have taken cervical cancer prevention into a new era.
SUMMARY: This review paper covers gynecological cytology from terminology and shows The Bethesda System as a model for further terminology systems. Liquid-based cytology enabled the application of ancillary techni…
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) is rapidly transforming health care, offering new opportunities to enhance education, clinical care, and system-level integration. Lifestyle medicine (LM), with its emphasis on behavior change and whole-person care is particularly well positioned to benefit from these advances. This perspective provides an overview of emerging and potential applications of AI across the field, including clinician training and self-directed learning, AI-augmented clinical supervision, patient-facing tools for health behavior change, mental health and emotional well-being, real-time …
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.
Ultra-high voltage (UHV) transmission projects are a key component of China's energy supply-side reforms, improving the efficiency and reliability of the power system. While their macro-level importance is well recognized, evidence on their impact on firm-level artificial intelligence (AI) development remains limited. This study addresses this gap by exploiting the staggered rollout of UHV transmission projects across prefecture-level cities as a quasi-natural experiment. Using a multi-period difference-in-differences (DID) approach on a panel of Chinese listed enterprises from 2007 to 2023, t…
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: Cancer remains the leading cause of disease-related mortality in children over the age of one in Europe, with over 35,000 new pe … y-preserving data infrastructure for the PRIMAGE project, a European initiative aimed at supporting artificial intelligence (AI)-driven image analysis for pediatric cancer prognostics. The infrastructure leverages the European Patient Identity (EUPID) Services for Privacy-Preserving Record Linkage, enabling pseudonymized data integration across clinical, biological, 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.
INTRODUCTION: Effective communication during care transitions is essential for patient safety and quality outcomes. Telehealth-based transitional care programs decrease 30-day readmissions and improve patient satisfaction, yet staff frequently report the need for structured communication training. Artificial intelligence (AI)-supported simulation may offer a scalable training method for health care settings with limited simulation resources. This study evaluates whether AI-powered simulation training improves communication performance during real telehealth patient encounters.
METHODS: This q…
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: Cerebral small vessel disease (CSVD) is the key pathological basis of vascular depression. The precise identification of its neuroimaging markers is of core value for early diagnosis, elucidation of its pathological mechanism, and individualized treatment. Recent advances in magnetic resonance imaging (MRI) and artificial intelligence (AI) have enabled automated, high-throughput characterization of CSVD-related brain lesions. However, the translation of these technical advances into clinical tools for depression-specific prediction and classification remains at an early stage.
RES…
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.
MedElevator
Войти в исследования