Despite widespread artificial intelligence (AI) adoption in sports science for predictive analytics, current systems operate as passive tools requiring continuous human monitoring and intervention at every decision point. Autonomous AI agent systems capable of 24/7 monitoring, independent reasoning, and proactive action execution remain academically unexplored in sports science contexts. Unlike passive analytics that await human analysis or conversational interfaces requiring explicit prompting, autonomous agents operate continuously, detecting patterns and implementing interventions without h…
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.
OBJECTIVE: Generating reference standards to train and evaluate the accuracy of artificial intelligence (AI) algorithms poses a significant challenge. Particularly when interpreting complex signals like electroencephalography (EEG), where interrater variability is considerable. We aimed to characterize the impact of interrater variability when evaluating the performance of an AI algorithm for detecting electrographic status epilepticus in point-of-care (POC) limited-montage EEG.
METHODS: We analyzed 604 EEGs collected using a POC EEG system (Ceribell Inc.). Each EEG was independently reviewed…
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.
The diagnosis of voice disorders remains a persistent challenge in otorhinolaryngology, as the analysis of complex data demands specialized clinical expertise. A promising approach involves the implementation of artificial intelligence (AI) and machine learning methods, which can automate the analysis of acoustic voice parameters, objectively differentiating between norm and pathology. The creation of user-friendly, secure and accessible cloud-based platforms utilizing environments like Google Drive and Colaboratory reduces the need for expensive infrastructure. This is a critical prerequisite…
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI) applications are being increasingly explored in pain medicine due to AI's ability to handle multidimensional data and analyze complex, nonlinear relationships. There is a need to identify and understand the advances that have been made in developing AI-based clinical prediction models in interventional pain medicine for spine disorders. Therefore, the purpose of this study is to conduct a systematic review of AI-based prediction models for clinical outcomes in interventional spine medicine with a focus on model field of application, performance, and gen…
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly being applied across the spectrum of surgical care; however, most existing review articles have organized prior studies primarily by algorithmic type or predicted outcomes. Consequently, a structured understanding of "when" and "why" AI is integrated into real-world clinical workflows, and how its outputs inform surgical decisionmaking, remains insufficiently developed. Although both the preoperative and postoperative phases involve risk prediction, they differ fundamentally in their decision contexts, data characteristics, and modes of clinical app…
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.
Osteoporosis (OP) is a chronic systemic skeletal disorder that predominantly affects the elderly. It is characterized by an imbalance in bon … jective factors including clinician experience, which hinder widespread screening. In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative technology with advantages of efficiency, objectivity, and scalability, and has been increasingly integrated into various medical domains. For example, AI-assisted musculoskeletal measurements on leg and foot rad …
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.
PRECIS: Artificial intelligence-derived macular thinning patterns were associated with central visual field progression in glaucoma and outperformed global thickness metrics in predicting progression across disease severities.
PURPOSE: To provide spatial patterns of ganglion cell complex thickness and assess their associations with central visual field progression in glaucoma.
METHODS: Macular patterns from the ganglion cell complex were determined using an artificial intelligence algorithm termed archetypal analysis (AA). The diagnostic accuracy of spatial patterns for detecting 10-2 centra…
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.
Osteoarthritis (OA) causes joint pain, functional impairment, and significantly impacts patients' quality of life. Recent advancements in artificial intelligence (AI) technology have provided new opportunities for OA diagnosis, treatment, and management. This study aims to understand the knowledge structure and research frontiers of "AI and OA" using bibliometric methods. Literature on "AI and OA" from January 1, 2008, to March 31, 2025, was retrieved from the Web of Science Core Collection database. VOSviewer, CiteSpace, and the R package "bibliometrix" were used for analysis. The study inclu…
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.
Anterior cruciate ligament (ACL) injuries dramatically impact athletes and sporting organisations. Artificial Intelligence (AI) driven systems, such as those leveraging machine learning (ML) algorithms into wearable devices are showing promise in orthopaedic surgery from high level to the elite athlete population. The application of AI solutions has the potential to revolutionise injury risk assessment in elite sport by identifying abnormal movement patterns and providing real-time feedback during training with the potential to identify early, players at risk of career-ending injuries. This re…
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.
OBJECTIVE: To develop machine learning (ML) models to predict the probability at baseline of achieving low disease activity (LDA) and high h … g main predictors for LDA and high HRQOL and their direction of influence. In addition, explainable artificial intelligence (XAI) estimated the importance and impact of each predictor based on how it affected the change in individual patient predictions.
RESULTS: In PsA, the main LDA predictors were patient global assessment, physician global assessment, pretreatment wi …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
BackgroundThe safe and efficient transfer of patients to the operating room is a critical component of surgical care. The growing integration of artificial intelligence (AI) in healthcare introduces new possibilities for enhancing clinical decision-making.ObjectiveThis study compared the performance of AI and perioperative nurses with varying experience levels in identifying errors during the preoperative patient transfer process.MethodsA controlled simulation study was conducted involving three nurses (novice, intermediate, and expert) and a ChatGPT-4o AI model. The AI component was implement…
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.
Tuberculosis (TB) is the leading cause of death from a single infectious agent, with rising multidrug resistance undermining current treatments. The mycobacterial toxin MenT3 inhibits protein synthesis by covalently attaching CMP to the 3′-CCA end of tRNA, promoting persistence under stress and serving as a promising new target. In this study, a combined machine learning (ML) and physics-based virtual screening pipeline was used to identify MenT3 inhibitors. Approximately 100,000 de novo compounds were generated using REINVENT4, then sequentially filtered by ADMET-AI and PharmacoNet, retaining
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: Post-market surveillance (PMS) under the European Union In Vitro Diagnostic Regulation (IVDR) demands proactive, literature-based evidence, but mature assays like QuantiFERON TB Gold Plus (QFT-Plus) generate volumes of peer-reviewed and other literature that can strain manual workflows.
METHODS: We ran a comparative study of an AI-enabled literature-surveillance platform (jointly developed with Huma.ai called the Huma.ai Platform) versus manual search for QFT-Plus PMS. PubMed and PubMed Central were queried for publications in 2024; human studies published in English underwent dup
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is a heterogeneous autoimmune disease with substantial variation in response to biologic therapy. Artificial intelligence (AI) is increasingly used to predict treatment response, but most existing models are association-based and offer limited interpretability for clinical decision-making. To critically review the role of causal artificial intelligence in predicting and explaining biologic treatment response in RA and assess its potential to improve interpretability and individualized treatment selection. A narrative review with an integrative approach was conducted, …
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.
Lower back pain (LBP) is a leading cause of disability globally, characterized by multifactorial origins that complicate accurate diagnosis and effective treatment planning. Artificial intelligence (AI), including machine learning (ML), deep learning (DL), and radiomics, has shown promise for improving the reproducibility and quantitative assessment of spine neuroimaging. This narrative review synthesizes current evidence on AI-derived imaging biomarkers in magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT), with emphasis on disc degeneration, spinal stenosis, endplate signal abnorm…
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.
OBJECTIVE: To map the development, knowledge structure, and clinical translation of artificial intelligence applications in osteoporosis screening and fracture risk prediction among aging populations, with a focus on risk stratification, prediction-oriented modeling, and endocrine bone health management.
METHODS: A bibliometric evidence-mapping study was conducted using publications retrieved from the Web of Science Core Collection and PubMed. VOSviewer and R/bibliometrix were used to analyze publication and citation trends, collaboration networks, reference co-citation knowledge bases, autho…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Osteoporotic Vertebral Compression Fractures (OVCFs) are responsible for significant disability, especially among individuals with low Bone Mineral Density (BMD). Although vertebral augmentation methods such as percutaneous vertebroplasty and kyphoplasty offer rapid pain relief and stability, the optimal combination of bone cement properties like volume, elasticity, and distribution remains uncertain.
OBJECTIVE: This study aimed to optimize these parameters using a hybrid Finite element (FE) analysis and Artificial Intelligence (AI) framework integrating Artificial Neural Networks…
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: Artificial intelligence (AI) is transforming medicine by supporting data-driven diagnosis, prognosis, and personalized care. In rheumatology, AI applications are rapidly expanding in imaging, disease monitoring, and therapeutic decision support. This review aimed to summarize current evidence on AI in osteoporosis and chronic inflammatory rheumatic diseases, with a focus on methodological robustness and clinical applicability. Methods: A narrative review was conducted following SANRA criteria. PubMed and the Cochrane Library were systematically searched for studies published betwee…
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: The aim of this study was to develop and apply an artificial intelligence (AI) algorithm to aid the clinical decision-making process for managing mandibular retained second deciduous molars (SDM) with no permanent successors using machine learning.
METHODS: This retrospective study consisted of patients who were diagnosed with at least one congenitally missing (agenic) mandibular permanent second premolar with a retained SDM. Pretreatment clinical records from each patient were collected and three sets of input features (radiographic, photographic and clinical) were used. The sa…
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: Breast cancer imaging frequently combines ultrasound (US), digital mammography (DM), and digital breast tomosynthesis (DBT), yet integrating complementary findings remains labor-intensive.
METHODS: We developed a parallel-branch deep learning framework for breast-level risk classification from paired US, DM, and DBT examinations. The models were trained on 2187 breasts and evaluated in an internal validation cohort of 632 breasts and an independent pathology-confirmed cohort of 500 breasts. Six single- and dual-modality models were compared.
RESULTS: In the internal validation co
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.
MedElevator
Войти в исследования