Background and Objectives: The electrocardiogram (ECG)-based STEMI/NSTEMI classification determines the urgency of invasive management in acute myocardial infarction. However, it often underestimates the presence of acute coronary occlusion (ACO) in patients presenting with non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI). Artificial intelligence (AI)-assisted ECG interpretation has emerged as a potential tool to improve early recognition of ACO. This study aimed to determine the prevalence of ACO among NSTEMI patients, to compare clinical characteristics between patients with and without ACO a…
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.
Large vessel occlusion (LVO) requires prompt detection, and CT angiography (CTA) is frequently used due to its short acquisition time and visibility of vessels. Artificial intelligence (AI), including Viz-LVO, CINA-LVO, RAPID-CTA and JLK, may be available as emerging tools for supporting timely and accurate diagnoses. This study aimed to examine and summarise the evidence of AI diagnostic performance in detecting LVO. Scopus, PubMed and ScienceDirect were utilised to search relevant articles before February 2, 2025. Studies were included in the primary outcomes analysis if they reported an ove…
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.
Lung cancer remains the leading cause of cancer-related mortality worldwide, largely due to late-stage diagnosis. Low-dose computed tomography (LDCT) screening has demonstrated significant mortality reduction in high-risk populations; however, its widespread implementation is limited by high false-positive rates, inter-reader variability, and substantial workflow burden. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising adjunct to address these challenges by enhancing diagnostic consistency, efficiency, and risk stratification in LDCT-based screening. This narrative review aims to synthe…
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.
INTRODUCTION: Cutaneous and subcutaneous tumors are frequently encountered in canine patients, posing diagnostic challenges in general veterinary practice. Heat-Diffusion Imaging (HDI) is an active dynamic thermography technique that evaluates tissue thermal changes following controlled stimulation. Integration of HDI with artificial intelligence (AI) provides a non-invasive approach for tumor classification.
OBJECTIVE: Our objective was to develop and internally validate HDI-based, tumor-specific AI classifiers for differentiating canine mast cell tumors (MCTs) and lipomas from other cutaneo…
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.
BACKGROUND: Nurse scheduling is a complex workforce management task that directly influences nurses' fatigue, job satisfaction, and retention, as well as patient safety. Traditional rule-based or manually constructed schedules may not fully accommodate increasing workforce complexity, diverse nurse preferences, and organizational constraints. Recent advances in artificial intelligence have enabled the development of intelligent nurse scheduling systems intended to optimize staffing decisions while balancing organizational efficiency and workforce well-being. However, the scope, functional char…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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: Craniosynostosis surgery poses complex challenges for caregivers. Often, they utilize large language models (LLMs) for preoperative and postoperative information. Although LLMs offer accessible guidance, persistent concerns center on their information quality and readability, especially in specialized surgical contexts.
METHODS: This study evaluates the readability and quality of responses from 4 leading LLMs, ChatGPT-4o, Google Gemini 2.0, DeepSeek, and OpenEvidence, to 20 standardized perioperative questions about craniosynostosis surgery. Quality was assessed using modified DIS
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Facial aesthetic assessment is inherently subjective, leading to significant inter-observer variability in treatment planning. Artificial intelligence (AI) offers a potential framework for standardized morphometric reporting.
OBJECTIVE: To evaluate whether AI-augmented morphometric reports improve the consistency of simulated aesthetic treatment plans among dermatologists.
METHODS: Six dermatologists (3 experts, 3 residents) proposed treatment plans (neurotoxin units and filler volumes) for 76 standardized frontal images from the Chicago Face Database. In Phase I (Baseline), rate…
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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.
Arteriovenous fistula (AVF) is the preferred vascular access for hemodialysis patients; however, AVF dysfunction remains a common complication that compromises dialysis adequacy and patient outcomes. Traditional risk prediction methods have limited ability to capture complex, multifactorial interactions. Machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) offer promising approaches for enhancing predictive accuracy. This systematic review aims to critically synthesize current evidence on AI and ML approaches for predicting AVF dysfunction in hemodialysis patients. A systematic literature se…
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/Objectives: Artificial intelligence (AI), machine-learning (ML), and deep-learning (DL) models are increasingly used for prognostic prediction in intensive care unit (ICU) sepsis, but their clinical readiness remains uncertain. This systematic review aimed to evaluate AI-, ML-, and DL-based models for mortality and clinically relevant outcome prediction in adult ICU patients with sepsis or septic shock. Methods: PubMed/MEDLINE, Scopus, and the Cochrane Library were searched up to April 2026. Eligible studies included adult ICU sepsis or septic shock cohorts evaluating AI/ML/DL-based…
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.
BackgroundBreast cancer molecular subtypes (Luminal A, luminal B, HER2-positive, and triple-negative) are typically determined through biopsy and immunohistochemistry, procedures that are invasive and prone to interpretative variability. Artificial intelligence applied to medical imaging has emerged as a non-invasive alternative to support subtype prediction. However, methodological rigor, risk of bias and clinical translatability of existing studies remain insufficiently characterized.MethodsWe conducted a systematic review in accordance with the PRISMA 2020 guidelines. Searches were performe…
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
Orthognathic and reconstructive maxillofacial surgery addresses severe dentofacial deformities, post-traumatic defects, and defects following oncologic resection. Across the pathway from preoperative imaging and virtual planning to soft-tissue prediction and intraoperative guidance, artificial intelligence and related digital technologies are increasingly being investigated to support decision-making, simulation, and plan transfer. This structured narrative review synthesizes evidence across that surgical pipeline and uses data availability as an organizing framework for interpreting evidence …
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: Urine cytology is a noninvasive tool for detecting urothelial carcinoma, yet its performance depends heavily on expert cytologists and time-intensive glass slide review. Artificial intelligence (AI)-assisted digital cytology has emerged as a potential solution to improve diagnostic sensitivity and workflow efficiency. This retrospective study aimed to evaluate the diagnostic performance and workflow impact of AIxURO, an AI-assisted digital urine cytology system, in a high-volume US medical center.
METHODS: Two hundred ThinPrep cytology slides were digitized with two distinct custo…
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: Cut-out is the most consequential mechanical complication after proximal femoral nailing and requires prompt recognition. General-purpose artificial intelligence (AI) models with image-interpretation capability are increasingly accessible, yet their diagnostic performance for this task is unknown. We evaluated ChatGPT's accuracy for predicting cut-out following proximal femoral nailing and compared TFNA and Gamma nail subgroups.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective predictive-accuracy study, 989 patients (683 TFNA, 306 Gamma nail; mean age 83.8 years; cut-out prevalence …
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.
BACKGROUND: Fetal hypoxia is a leading cause of neonatal morbidity and mortality. Cardiotocography (CTG) is widely used to predict fetal hypoxia during labor, but its interpretation remains suboptimal. Artificial intelligence (AI) models have been developed for CTG interpretation, but their clinical utility is limited by two major challenges: demonstrating superiority over human experts and ensuring explainability in real-world settings.
METHODS: A large dataset containing CTG traces from three tertiary hospitals between January 2014 and May 2022 was built for model development. Deep learning…
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное 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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly explored across deep brain stimulation (DBS) for movement disorders, yet whether current systems are approaching deployment remains unclear. To characterise their scope, validation maturity, and translational readiness, we systematically evaluated 239 peer-reviewed studies published between 2000 and 2025, assessing AI methods, validation practices, and barriers constraining clinical translation. Research was dominated by Parkinson's disease and subthalamic nucleus targeting, with limited coverage of other disorders and targets. Most studies reported…
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) has achieved remarkable success in the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) in the literature, where many of the models use multi-modal methods including neuroimaging, cerebrospinal fluid, genetics, and cognitive assessment. But clinical adoption of these systems is still limited since most systems are developed in an idealized setting, as cost-effective and specialized diagnostic studies are not universally accessible. We discuss the translation of benchmark performance of AI to real-world dementia care pathways. A practical framework that would be useful for sca…
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)-based language models are increasingly explored as tools for interpreting and applying clinical guideline recommendations. In urology, the European Association of Urology (EAU) recently introduced a guideline-specific chatbot; however, its comparative performance relative to contemporary general-purpose large language models (LLMs) remains unclear. In this structured comparative study, five AI systems-the EAU Guidelines Bot, ChatGPT-5, Gemini 2.5 Pro, Copilot - Smart GPT-5, and Perplexity Pro-were evaluated using 13 clinical questions derived directly from strongly…
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.
Digital technologies are increasingly used to extend the anatomical, functional, and procedural information available in robot-assisted urol … ence showed the clearest recent expansion, accounting for 24.0% of publications in 2022-2026, while artificial intelligence and machine learning (AI/ML) prediction and decision support increased from 5.7% in 2018-2021 to 10.4% in 2022-2026. Research was concentrated in the USA, Italy, and the Netherlands, with distinct country-level technology profiles. Co-citation and k …
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/Objectives: To evaluate the diagnostic accuracy of a standalone artificial intelligence fracture detection software on foot and ankle radiographs, compared with board-certified musculoskeletal radiologists, with emphasis on midfoot injuries. Materials and Methods: This retrospective single-center diagnostic accuracy study included adult patients presenting to the emergency department with acute foot or ankle trauma. Radiographs were interpreted in real time, analyzed retrospectively by musculoskeletal (MSK) radiologists during the routine workflow and subsequently analyzed independe…
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.
Drug-induced liver injury (DILI) is a critical safety issue in drug development, characterized by its idiosyncratic nature, complex mechanisms, and poor predictability in standard preclinical models. High-dimensional omics strategies, particularly toxicogenomics, have attracted increased interest in addressing the complexity of hepatotoxicity, especially in the context of emerging artificial intelligence (AI) technologies. This review traces the evolution of AI and machine learning (ML) within DILI-related omics research, highlighting toxicogenomics as a primary driver of advancement in this f…
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.
MedElevator
Войти в исследования