Muscle atrophy is a side effect of several terrestrial diseases which also affects astronauts severely in space missions due to the reduced gravity in spaceflight. An integrative graph-theoretic network-based drug repurposing methodology quantifying the interplay of key gene regulations and protein-protein interactions in muscle atrophy conditions is presented. Transcriptomic datasets from mice in spaceflight from GeneLab have been extensively mined to extract the key genes that cause muscle atrophy in organ muscle tissues such as the thymus, liver, and spleen. Top muscle atrophy gene regulato
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.
Adverse drug reaction (ADR) reporting is a major component of drug safety monitoring; its input will, however, only be optimized if systems … del was run for external validation showing an AUC of 0.91 and a F-measure of 0.58. We evaluated an artificial intelligence pipeline that was found able to learn how to identify correctly ADRs from unstructured data. This result allowed us to start a new study using more data to further improve our performance and offer a tool that is useful in practice to efficiently ma …
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.
The excessive number of COVID-19 cases reported worldwide so far, supplemented by a high rate of false alarms in its diagnosis using the conventional polymerase chain reaction method, has led to an increased number of high-resolution computed tomography (CT) examinations conducted. The manual inspection of the latter, besides being slow, is susceptible to human errors, especially because of an uncanny resemblance between the CT scans of COVID-19 and those of pneumonia, and therefore demands a proportional increase in the number of expert radiologists. Artificial intelligence-based computer-aid…
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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: It is not only important for counseling purposes and for healthcare management. This study investigates the prediction accuracy of an artificial intelligence (AI)-based approach and a linear model. The heuristic expecting 1 day of stay per percentage of total body surface area (TBSA) serves as the performance benchmark. Methods: The study is based on pediatric burn patient's data sets from an international burn registry (N = 8,542). Mean absolute error and standard error are calculated for each prediction model (rule of thumb, linear regression, and random forest). Factors contribu…
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: Heart rate-corrected QT interval (QTc) prolongation, whether secondary to drugs, genetics including congenital long QT syndrome, and/or systemic diseases including SARS-CoV-2-mediated coronavirus disease 2019 (COVID-19), can predispose to ventricular arrhythmias and sudden cardiac death. Currently, QTc assessment and monitoring relies largely on 12-lead electrocardiography. As such, we sought to train and validate an artificial intelligence (AI)-enabled 12-lead ECG algorithm to determine the QTc, and then prospectively test this algorithm on tracings acquired from a mobile ECG (mEC…
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.
Objective: To study the thickness of cervical squamous epithelia and its correlation with cervical precancerous lesions. Methods: We selected 495 HE slides of 209 cervical biopsies from January 2020 to June 2020 in the Department of Pathology, the First and Seventh Medical Center of the PLA General Hospital, including 173 slides with low grade squamous intraepithelial lesion (LSIL) and 214 slides with high grade squamous intraepithelial lesion (HSIL). Artificial intelligence labeling software was used to assist in measuring the epithelial thickness of normal cervical squamous epithelium, LSIL …
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2021eng
PURPOSE: AI algorithms have shown promise in medical image analysis. Previous studies of ASD clusters have analyzed alignment metrics-this study sought to complement these efforts by analyzing images of sagittal anatomical spinopelvic landmarks. We hypothesized that an AI algorithm would cluster preoperative lateral radiographs into groups with distinct morphology.
METHODS: This was a retrospective review of a multicenter, prospectively collected database of adult spinal deformity. A total of 915 patients with adult spinal deformity and preoperative lateral radiographs were included. A 2 × 3,
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.
BACKGROUND: Youzhi artificial intelligence (AI) software is the AI-assisted decision-making system for diagnosing skin tumors. The high diagnostic accuracy of Youzhi AI software was previously validated in specific datasets. The objective of this study was to compare the performance of diagnostic capacity between Youzhi AI software and dermatologists in real-world clinical settings.
METHODS: A total of 106 patients who underwent skin tumor resection in the Dermatology Department of China-Japan Friendship Hospital from July 2017 to June 2019 and were confirmed as skin tumors by pathological bi…
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.
Keratoconus is a common ocular disorder that causes progressive corneal thinning and is the leading indication for corneal transplantation. Central corneal thickness (CCT) is a highly heritable characteristic that is associated with keratoconus. In this two-stage genome-wide association study (GWAS) of CCT, we identified a locus for CCT, namely STON2 rs2371597 (P = 2.32 × 10-13), and confirmed a significant association between STON2 rs2371597 and keratoconus development (P = 0.041). Additionally, strong STON2 expression was observed in mouse corneal epithelial basal cells. We also identified S
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.
Lung cancer is the number one cause of cancer-related deaths in the United States as well as worldwide. Radiologists and physicians experience heavy daily workloads, thus are at high risk for burn-out. To alleviate this burden, this narrative literature review compares the performance of four different artificial intelligence (AI) models in lung nodule cancer detection, as well as their performance to physicians/radiologists reading accuracy. A total of 648 articles were selected by two experienced physicians with over 10 years of experience in the fields of pulmonary critical care, and hospit…
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.
We introduce a Feasible Artificial Intelligence with Simple Trajectories for Predicting Adverse Catastrophic Events (FAST-PACE) solution for preparing immediate intervention in emergency situations. FAST-PACE utilizes a concise set of collected features to construct an artificial intelligence model that predicts the onset of cardiac arrest or acute respiratory failure from 1 h to 6 h prior to its occurrence. Data from the trajectory of 29,181 patients in intensive care units of two hospitals includes periodic vital signs, a history of treatment, current health status, and recent surgery. It ex…
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: To evaluate the application of artificial intelligence (AI), i.e. deep learning and other machine-learning techniques, to amniotic fluid (AF) metabolomics and proteomics, alone and in combination with sonographic, clinical and demographic factors, in the prediction of perinatal outcome in asymptomatic pregnant women with short cervical length (CL).
METHODS: AF samples, which had been obtained in the second trimester from asymptomatic women with short CL (< 15 mm) identified on transvaginal ultrasound, were analyzed. CL, funneling and the presence of AF 'sludge' were assessed in all…
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: Image recognition using artificial intelligence with deep learning through convolutional neural networks (CNNs) has dramatically improved and been increasingly applied to medical fields for diagnostic imaging. We developed a CNN that can automatically detect gastric cancer in endoscopic images.
METHODS: A CNN-based diagnostic system was constructed based on Single Shot MultiBox Detector architecture and trained using 13,584 endoscopic images of gastric cancer. To evaluate the diagnostic accuracy, an independent test set of 2296 stomach images collected from 69 consecutive patients…
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.
BACKGROUND: Levofloxacin is used for the treatment of multidrug-resistant tuberculosis; however the optimal dose is unknown.
METHODS: We us … target exposures in cavitary tuberculosis and tuberculous meningitis. Next, we used an ensemble of artificial intelligence (AI) algorithms to identify the most important predictors of sputum conversion, ADR, and death in Tanzanian patients with pulmonary multidrug-resistant tuberculosis treated with a levofloxacin-containing regimen. We also performed probit regression …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Two artificial intelligence techniques, namely artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA) were combined to be used as a tool for optimizing the covalent immobilization of cellulase on a smart polymer, Eudragit L-100. 1-Ethyl-3-(3-dimethyllaminopropyl) carbodiimide (EDC) concentration, N-hydroxysuccinimide (NHS) concentration and coupling time were taken as independent variables, and immobilization efficiency was taken as the response. The data of the central composite design were used to train ANN by back-propagation algorithm, and the result showed that the trained ANN fitted …
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.
This methodological study evaluated and compared the content quality and appropriateness of nursing care plans developed by nurses and artificial intelligence (AI) for addressing the psychosocial problems of patients with stomas. Two nursing care plans addressing the psychosocial needs of a patient with a stoma were developed: 1 generated by nurses and 1 generated by an AI system. The content quality and appropriateness of the care plans were independently evaluated by 12 experts, including nursing academics and clinical nurses, using the DISCERN measurement tool. Inter-rater reliability was a…
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.
BACKGROUND: Emergency departments face challenges of overcrowding and human error. This systematic review evaluates the effectiveness of artificial intelligence (AI) in improving triage and diagnostic accuracy in emergency settings.
METHODS: This systematic review was conducted by searching PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar until September 2025. Inclusion criteria comprised original studies reporting at least one quantitative performance metric. Study quality was assessed using NOS and QUADAS-2. Data were synthesized narratively.
RESULTS: AI models outperformed traditional t…
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) and machine learning (ML) are transforming immunohematology, offering significant enhancements in precision, accuracy, and personalized transfusion care. This expert overview summarizes current applications of AI/ML in phenotypic and genotypic red blood cell (RBC) antigen determination, antibody detection, crossmatching, and quality control. Recent studies demonstrate the efficacy of image-based and deep learning methods, with accuracies reaching 99 percent for automated phenotyping and genotyping. AI-assisted models for antibody detection and compatibility assessm…
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.
INTRODUCTION: The primary objective of this study was to investigate undergraduate nursing students' present level of artificial intelligence (AI) literacy and related issues, as well as to offer resources that nursing educators may use to create focused intervention methods.
METHODS: From October to December 2025, 389 third-year undergraduate nursing students from three Henan Province universities were enlisted as survey respondents using a convenience sampling technique. A general information questionnaire, the Chinese College Students' AI Literacy Scale, the Critical Thinking Disposition I…
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: Surgical tool detection and phase recognition are the foundational areas for objective surgical assessment and future integration with intelligent operative systems. We aimed to develop and validate an artificial intelligence (AI) model for automated surgical tool detection and phase recognition in laparoscopic distal gastrectomy for gastric cancer.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective, single-center study, we included 93 annotated laparoscopic distal gastrectomy videos from Seoul National University Hospital. A You Only Look Once version 8 (YOLOv8) model was trained to detec…
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