BACKGROUND: Malnutrition, influenced by inflammation, is associated with muscle depletion and body composition changes. This study aimed to evaluate muscle mass and quality using Artificial Intelligence (AI)-enhanced ultrasonography in patients with inflammation.
METHODS: This observational, cross-sectional study included 502 malnourished patients, assessed through anthropometry, electrical bioimpedanciometry, and ultrasonography of the quadriceps rectus femoris (QRF). AI-assisted ultrasonography was used to segment regions of interest (ROI) from transversal QRF images to measure muscle thick…
СтатьяНаблюдательное 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.
Inflammatory bowel disease (IBD), encompassing Crohn's disease and ulcerative colitis, remains a chronic management challenge despite the success of biological therapies such as infliximab. A major limitation is secondary loss of response, which affects a substantial proportion of patients and complicates long-term treatment strategies. Emerging technologies such as radiomics, which converts medical images into quantitative features, and artificial intelligence (AI), which integrates complex multimodal data, offer new opportunities to predict treatment response, monitor disease activity, and p…
Редакционная 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: The ability to perform complex tasks has seen artificial intelligence (AI) used to support radiology in clinical settings, including lung cancer detection and diagnosis. Evidence suggests that AI can contribute to accurate diagnosis, reduce errors, and improve efficiency. The National Health Service England (NHSE)-funded Artificial Intelligence Diagnostic Fund (AIDF) is currently supporting 12 National Health Service (NHS) networks to implement AI for chest diagnostic imaging. There is, however, limited evidence on real-world AI implementation and use, including staff, patient, and…
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: As the detection rate of thyroid nodules increases year by year, traditional ultrasonic diagnostic methods face ch … lysis and summary of the existing research.
KEY CONTENT AND FINDINGS: The development of robot and artificial intelligence (AI) provides a new method for efficient and accurate ultrasound diagnosis of thyroid nodules. Robot enables automated scanning of thyroid through precise robotic arm control, positioning, and trajectory planning, significantly improving the standar …
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.
OBJECTIVES: The aim of this study is to evaluate the success of algorithms used in deep learning (DL), a technique of artificial intelligence (AI), in the classification, detection, and segmentation of radiopaque, and radiolucent lesions in the maxillofacial region on panoramic radiographs (PR).
METHODS: This study included PRs of individuals aged 12 to 80 years who presented with radiopaque or radiolucent findings in the maxillofacial region based on radiological examination. Lesions were classified on the dataset obtained from the PRs using AlexNet, VGG16, and GoogleNet architectures. The l…
СтатьяПоддержка 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.
The global impact of COVID-19 has caused a significant rise in the demand for psychological counseling services, creating pressure on existi … respond to current policy requirements regarding the labeling, we further explored how to identify artificial intelligence generated content (AIGC) in counseling texts and which micro-level linguistic features can effectively distinguish AIGC from user-generated content (UGC). Finally, the study addressed transparency, privacy breaches, and ethical concerns. We utilized …
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.
Brain metastases (BM) are common complications of advanced cancer, posing significant diagnostic and therapeutic challenges for clinicians. Therefore, the ability to accurately detect, segment, and classify brain metastases is crucial. This review focuses on the application of artificial intelligence (AI) in brain metastasis imaging analysis, including classical machine learning and deep learning techniques. It also discusses the role of AI in brain metastasis detection and segmentation, the differential diagnosis of brain metastases from primary brain tumors such as glioblastoma, the identifi…
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.
OBJECTIVE: This study assessed the accuracy, quality, and readability of responses from three leading AI chatbots-ChatGPT-3.5, DeepSeek-V3, and Google Gemini-2.5-on the diagnosis, treatment, and long-term risks of adult hypothyroidism, comparing their outputs with current clinical guidelines.
METHODS: Two thyroid specialists developed 27 questions based on the Guideline for the Diagnosis and Management of Hypothyroidism in Adults (2017 edition), covering three categories: diagnosis, treatment, and long-term health risks. Responses from each AI model were independently evaluated by two reviewe
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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the delivery of kidney care through predictive analytics, machine learning, deep learning, and generative AI technologies. To meet this challenge, the American Society of Nephrology convened an AI Workgroup to provide a framework for the responsible use of AI in nephrology. The group outlines foundational principles to guide AI development: prioritizing patient benefit, ensuring clinician oversight, and advancing innovation in high-burden disease areas. Its set of foundational assumptions are grounded in the physician always being in the loo…
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: Early detection of oral cancer significantly enhances treatment outcomes and survival rates. This research evaluates the role of artificial intelligence (AI)-assisted diagnosis in identifying early-stage oral cancer.
METHODS: A clinical research involving 100 patients with suspected oral lesions was conducted. Participants underwent conventional visual examination and AI-assisted diagnostic imaging. Diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity were compared.
RESULTS: AI-assisted diagnostics demonstrated a sensitivity of 92% and specificity of 88%, significantly outperforming…
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: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models have recently emerged as promising tools for enhancing diagnostic accuracy.
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy of AI/ML models in detecting TMDs through a systematic review and meta-analysis of existing literature.
METHODS: A comprehensive search of electronic databases was conducted to identify studies assessing the diagnostic performance of AI/ML models in TMD diagnosis (PROSPERO-CRD420251035080). Data extraction and quality assessment were conducted independently by two reviewers using the AXIS tool for …
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: The larynx of infants and neonates is occasionally challenging to identify using video laryngoscope. This study aimed to develop an artificial intelligence (AI)-assisted model that can identify the larynx, including the opening vocal cord and the arytenoid portion, on images obtained using a video laryngoscope.
METHODS: First, 1197 images were extracted by the author from the 653 videos for train and validation data. An AI-assisted model for identifying the larynx was developed using YOLOv8n. Then, 399 images were selected from the additional 63 videos for the test data at every 1…
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.
OBJECTIVES: Considering the importance of distinguishing between primary and permanent teeth in children with mixed dentition, this study aimed to develop and evaluate an automated method for segmenting and labelling primary and permanent teeth in digital impressions.
METHODS: 716 digital impressions from 351 patients with primary or mixed dentitions were collected from the Netherlands, Brazil, and the 3DTeethSeg22 challenge dataset. The scans were annotated with tooth segmentations and primary and permanent teeth FDI numbers. A deep learning model was applied that combined large-context pred
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.
Background: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have been reshaping maternal, fetal, neonatal, and reproductive healthcare by enhancing risk prediction, diagnostic accuracy, and operational efficiency across the perinatal continuum. However, no comprehensive synthesis has yet been published. Objective: To conduct a scoping review of reviews of AI/ML applications spanning reproductive, prenatal, postpartum, neonatal, and early child-development care. Methods: We searched PubMed, Embase, the Cochrane Library, Web of Science, and Scopus through April 2025. Two reviewers indepen…
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.
AIMS: Artificial intelligence (AI) methods are being used increasingly for the automated segmentation of cine cardiac magnetic resonance (CMR) imaging. However, these methods have been shown to be subject to race bias; i.e. they exhibit different levels of performance for different races depending on the (im)balance of the data used to train the AI model. In this paper, we investigate the source of this bias, seeking to understand its root cause(s).
METHODS AND RESULTS: We trained AI models to perform race classification on cine CMR images and/or segmentations from White and Black subjects fr…
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: Vestibular schwannomas (VS) are benign tumors that can lead to hearing loss, balance issues, and tinnitus. Gamma Knife Radiosurgery (GKS) is a common treatment for VS, aimed at halting tumor growth and preserving neurological function. Accurate monitoring of VS volume before and after GKS is essential for assessing treatment efficacy.
PURPOSE: To evaluate the accuracy of an artificial intelligence (AI) algorithm, originally developed to identify NF2-SWN-related VS, in segmenting non-NF2-SWN-related VS and detecting volume changes pre- and post-GKS. We hypothesize this AI algorithm…
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: Explainable Artificial Intelligence (XAI) offers transparent, trustworthy decision support, yet its implementation in disability contexts remains limited. This scoping review aims to map and evaluate XAI tools developed for individuals with disabilities and identify thematic patterns to inform the design of inclusive rehabilitation technologies.
METHODS: A systematic search of literature from January 2018 to June 2024 was conducted across SCOPUS, ACM Digital Library, IEEE Xplore, ProQuest and Google Scholar, guided by Arksey & O'Malley's framework and PRISMA-ScR guidelines. From 11…
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.
Brain tumors are becoming more prevalent, often leading to severe disability and high mortality rates due to their poor prognoses. Early detection is critical for improving patient outcomes. These tumors pose substantial diagnostic challenges because of their varied manifestations, necessitating timely and accurate diagnosis. Recent advancements in artificial intelligence (AI) have shown the potential to enhance diagnostic accuracy, especially through MRI analysis. We analyzed the performance of AI algorithms for various types of tumors as well as for different diagnostic goals, with special c…
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: Humanitarian organizations are rapidly expanding their use of data in the pursuit of operational gains in effectiveness and efficiency. Ethical risks, particularly from artificial intelligence (AI) data processing, are increasingly recognized yet inadequately addressed by current humanitarian data protection guidelines. This study reports on a scoping review that maps the range of ethical issues that have been raised in the academic literature regarding data processing of people affected by humanitarian crises.
METHODS: We systematically searched databases to identify peer-reviewe…
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.
MedElevator
Войти в исследования