Neuromuscular hip dysplasia (NHD) is a common deformity in children with cerebral palsy (CP). Although some predictive factors of NHD are known, the prediction of NHD is in its infancy. We present a Clinical Decision Support System (CDSS) designed to calculate the probability of developing NHD in children with CP. The system utilizes an ensemble of three machine learning (ML) algorithms: Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR). The development and evaluation of the CDSS followed the DECIDE-AI guidelines for AI-driven clinical decision support tools. The
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: The development of the Artificial Intelligence (AI)-based severity inspection model for ankylosing spondylitis (AS) could support health professionals to rapidly assess the severity of the disease, enhance proficiency, and reduce the demands of human resources. This paper aims to develop an AI-based severity inspection model for AS using patients' X-ray images and modified Stoke Ankylosing Spondylitis Spinal Score (mSASSS).
METHODS: The numerical simulation with AI is developed following the progress of data preprocessing, building and testing the model, and then the model. The tr…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
STUDY DESIGN: Prospective survey study.
OBJECTIVE: To address a gap that exists concerning ChatGPT's ability to respond to various types of questions regarding cervical surgery.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Artificial Intelligence (AI) and machine learning have been creating great change in the landscape of scientific research. Chat Generative Pre-trained Transformer(ChatGPT), an online AI language model, has emerged as a powerful tool in clinical medicine and surgery. Previous studies have demonstrated appropriate and reliable responses from ChatGPT concerning patient questions regarding tot…
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 increasingly recognized for its capacity to transform medicine. While publications applying AI in allergy and immunology have increased in number, clinical implementation substantially lags behind other specialties. By mid-2024, over 1,000 US Food and Drug Administration-approved AI-enabled medical devices existed, but none specifically addressed allergy and immunology. This gap partly reflects the field's limited reliance on imaging, which facilitated early AI breakthroughs in radiology and pathology. This narrative review examines recent AI developments, inclu…
СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Large language models (LLMs) have shown promising abilities in text-based clinical tasks but they do not inherently interpret medical images such as knee radiographs.
PURPOSE: To develop a human-artificial intelligence interactive diagnostic approach, named radiology generative pretrained transformer (RadGPT), aimed at assisting and synergizing with human users for the interpretation of knee radiological images.
MATERIALS AND METHODS: A total of 22 512 knee roentgen ray images and reports were retrieved from Massachusetts General Hospital; 80% of these were used for model trainin…
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.
Generative Artificial Intelligence (GAI) has driven several advancements in healthcare, with large language models (LLMs) such as OpenAI's ChatGPT, Google's Gemini, and Microsoft's Copilot demonstrating potential in clinical decision support, medical education, and research acceleration. However, their closed-source architecture, high computational costs, and limited adaptability to specialized medical contexts remained key barriers to universal adoption. Now, with the rise of DeepSeek's DeepThink (R1), an open-source LLM, gaining prominence since mid-January 2025, new opportunities and challe…
Редакционная 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: Cervical cancer is the fourth most common cancer among women globally. The early diagnosis of cervical cancer can significantly improve prognosis and effective prevention. The accuracy of the cervical examination varies due to inter-clinician variability.
OBJECTIVE: This work is aimed to develop a real-time and static AI model integrated in Multispectral imaging System (GynoSight) with Graphical User Interface to assist the clinician in detecting abnormal blood vessels, acetowhite uptake, and iodine negative regions during the cervix screening.
METHODS: In this study, the dataset
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: Given the biases and ethical concerns of AI models, the fully automatic diagnosis of diseases in clinical settings is challenging. In contrast, clinician-AI collaboration is considered essential to ensure the validity and reliability of utilizing AI models in clinical practice. However, effective strategies for clinician-AI collaboration remain largely unexplored.
METHODS: This study proposed a three-step general clinician-AI collaboration pipeline aimed at improving disease diagnosis efficiency: first, utilizing large real-world clinical datasets to evaluate and clarify clinician
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 COVID-19 pandemic posed an unprecedented challenge to public health systems globally, with African countries exhibiting a wide range of outcomes in terms of preparedness, response, and resilience. This review explores the public health strategies deployed across the African continent during the pandemic, highlighting key successes, identifying critical failures, and synthesizing lessons to inform future health emergency preparedness. Drawing on existing literature, policy documents, and epidemiological data, the study examines the roles of leadership, community engagement, health communica
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: The present study aims to employ and compare the artificial intelligence (AI) convolutional neural networks (CNN) Xception and MobileNet-v2 for the diagnosis of Oral leukoplakia (OL) and to differentiate its clinical types from other white lesions of the oral cavity.
MATERIALS AND METHODS: Clinical photographs of oral leukoplakia and non-oral leukoplakia lesions were gathered from the SRM Dental College archives. An aggregate of 659 clinical photos, based on convenience sampling were included from the archive in the dataset. Around 202 pictures were of oral leukoplakia while 457 we…
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: Echocardiography-based assessment of diastolic function in adult congenital heart disease (ACHD) is challenging owing to complex anatomy and heterogenous physiology.
OBJECTIVES: The objectives of the study was to evaluate an artificial intelligence (AI)-enabled electrocardiogram (ECG) (AI-ECG) model for grading diastolic dysfunction in patients with ACHD and assess its correlation with echocardiographic, invasive hemodynamic, and clinical outcomes.
METHODS: In this single-center retrospective study, we analyzed 6,741 patients from the Mayo Clinic ACHD Registry (median age 37 year…
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: Timely and accurate assessment of electrocardiograms (ECGs) is crucial for diagnosing, triaging, and clinically managing patients. Current workflows rely on computerized ECG interpretation tools built into ECG signal acquisition systems, which use rule-based algorithms that are unreliable and frequently not available in low-resource settings. We developed and validated a format-independent vision encoder-decoder model - ECG-GPT - that can generate free-text, expert-level interpretations directly from 12-lead ECG images.
METHODS: Using 12-lead ECGs and their corresponding diagnosis
СтатьяПрепринтПоиск 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: Multiple sclerosis' (MS) treatment evolution in the past three decades has raised concerns regarding liver injury (LI) associated with disease-modifying therapies. This study aims to identify high-risk profiles for LI among MS patients by using an artificial intelligence-based subgroup discovery algorithm.
METHODS: This retrospective cohort study utilized Optum Market Clarity electronic health record (EHR) data. Adult patients with first known MS diagnosis between January 1st, 2015, and December 31st, 2019 were included. LI event was defined either as meeting the international lab…
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: Determining the right time for orthodontic treatment is one of the most important factors affecting the treatment plan and its outcome. The aim of this study is to estimate the mandibular growth stage based on cervical vertebral maturation (CVM) in lateral cephalometric radiographs using artificial intelligence. Unlike previous studies, which use conventional CVM stage naming, our proposed method directly correlates cervical vertebrae with mandibular growth slope.
METHODS AND MATERIALS: To conduct this study, first, information of people achieved in American Association of Ortho…
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.
OBJECTIVE: This ex vivo diagnostic study aimed to externally validate a freely accessible AI-based model for caries detection, classification, localisation and segmentation using an independent image dataset. It was hypothesised that there would be no difference in diagnostic performance compared to previously published internal validation data.
METHODS: For the independent dataset, 718 dental images representing different stages of carious (n = 535) and noncarious teeth (n = 183) were retrieved from the internet. All photographs were evaluated by the dental team (reference standard) and the
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: Recent advances in artificial intelligence (AI) have been substantial. We investigated the effectiveness of an online meeting in which normal older adults (otokai) used a music-generative AI that transforms text to music (Music Trinity Generative Algorithm-Human Refined [MusicTGA-HR]).
METHODS: One hundred eighteen community-dwelling, cognitively normal older adults were recruited through the internet (64 men, 54 women; mean age: 69.4 ± 4.4 years). Using MusicTGA-HR, the participants chose music that they thought was the most suitable to a given theme. We established 11 classes …
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 integration of multidisciplinary tumor boards (MTBs) is fundamental in delivering state-of-the-art cancer treatment, facilitating collaborative diagnosis and management by a diverse team of specialists. Despite the clear benefits in personalized patient care and improved outcomes, the increasing burden on MTBs due to rising cancer incidence and financial constraints necessitates innovative solutions. The advent of artificial intelligence (AI) in the medical field offers a promising avenue to support clinical decision-making. This review explores the perspectives of clinicians dedicated to …
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: Application of artificial intelligence (AI) in general surgery is evolving. Real-world implementation of an AI-based computer-vision model in laparoscopic appendectomy (LA) is presented. We aimed to evaluate (1) its accuracy in complexity grading and safety adherence, (2) clinical correlation to outcomes.
METHODS: A retrospective single-center study of 499 consecutive LA videos, captured and analyzed by 'Surgical Intelligence Platform,' Theator Inc. (9/2020-5/2022). Two expert surgeons viewed all videos and manually graded complexity and safety adherence. Automated annotations wer…
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: In silico tools capable of predicting the functional consequences of genomic differences between individuals, many of which are AI-driven, have been the most effective over the past two decades for non-synonymous single nucleotide variants (nsSNVs). When appropriately selected for the purpose of the study, a high predictive performance can be expected. In this feasibility study, we investigate the distribution of nsSNVs with an allele frequency below 5%. To classify the putative functional consequence, a tier-based filtration led by AI-driven predictors and scoring system was imp
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: This study aimed to evaluate the quality of artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) studies on hemorrhagic stroke using the Minimum Information for Medical AI Reporting (MINIMAR) and Minimum Information About Clinical Artificial Intelligence Modeling (MI-CLAIM) frameworks to promote clinical application.
MATERIALS AND METHODS: PubMed, MEDLINE, and Embase were searched for AI/ML studies on hemorrhagic stroke. Out of the 531 articles found, 29 relevant original research articles were included. MINIMAR and MI-CLAIM scores were assigned by two experienced radiologists to asses…
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