As the use of artificial intelligence (AI) in healthcare becomes more pervasive, its application in the clinical care for those with Parkinson's disease (PD) presents exciting opportunities to improve the timeliness and accuracy of diagnosis and to optimize treatment. Perhaps more than many other neurological conditions, PD lends itself to the creation of rich data from which AI can surface actionable insights that hold the potential to revolutionize PD care in a personalized manner. For direct clinical care, AI has the potential to contribute to initial diagnosis, disease subtyping, symptom i…
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. Smart technologies of the Fourth Industrial Revolution, particularly artificial intelligence (AI), have significant potential to enhance occupational health and safety programs. This scoping review examines AI applications in personal protective equipment (PPE). Methods. Following Arksey and O'Malley's framework, PubMed, Web of Science and Google Scholar were systematically searched for peer-reviewed studies published between 2010 and 2024. Two independent reviewers screened 277 records, and 47 studies met the inclusion criteria. Results. AI applications in PPE were categorized int…
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: Total hip arthroplasty and total knee arthroplasty patients generate high volumes of perioperative communication, yet the capacity for timely, personalized responses is constrained by growing surgical volumes. Generative artificial intelligence (AI)-powered digital medical assistants (DMAs) may help address this gap, but patient perceptions and willingness to use them remain poorly understood. This study evaluated perceptions and preferences regarding a generative AI-powered DMA among total hip arthroplasty and total knee arthroplasty patients.
METHODS: A prospective cross-section…
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: The American College of Gastroenterology assembled a multidisciplinary task force to evaluate the current state and future direction of artificial intelligence (AI) in gastroenterology, hepatology, and endoscopy leading to the development of consensus-based recommendations for responsible AI integration in clinical practice.
METHODS: A total of 32 subject-matter experts and 12 industry partners, representing diverse practice settings and expertise, conducted subgroup literature reviews across 5 key areas (endoscopy, practice management clinical applications, training and educati…
СтатьяConsensus StatementПоиск 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.
Effective patient-physician communication is a cornerstone of surgical care, yet increasing clinical complexity and time constraints often limit opportunities for shared decision-making. Artificial intelligence (AI) is emerging as a tool to supplement these interactions by improving perioperative risk communication, tailoring patient education, and reducing physician workload. Current applications include chatbots for preconsultation history gathering, AI-generated decision aids, and risk prediction models, which synthesize large datasets to provide individualized outcome predictions. Visualiz…
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.
Non-invasive neural interfaces (NIs) are increasingly investigated in upper limb neurorehabilitation, where they exploit biosignals, such as electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG), to decode motor intentions using artificial intelligence (AI). Yet, traditional systems are complex and difficult to use outside the clinic. Wearable devices have the potential for innovative neurorehabilitation solutions thanks to their comfort, easy-to-use and long-term monitoring. However, current AI approaches require adaptation to the technical constraints of wearable devices, and the related s…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Bitterness, alongside sour, sweet, umami, and salty tastes, constitutes one of the five basic tastes and serves as a key dimension in shaping food flavor profiles. Food protein processing readily generates bitter peptides, whose intense bitterness often leads to consumer rejection, yet these peptides frequently carry beneficial bioactivities, necessitating a trade-off between flavor and functionality. This necessitates the quantitative assessment of bitterness intensity in the early stages of product development. However, experimental assays relying on sensory evaluation and electronic tongue
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.
Early and reliable screening for oropharyngeal dysphagia symptoms in at-risk populations is a crucial first stage in effective management. T … , sensitivity 0.79), and Convolutional Neural Network (accuracy 0.78, sensitivity 0.74). The use of artificial intelligence based on different machine-learning approaches is promising for dysphagia screening, demonstrating adequate diagnostic accuracy. Future studies should be conducted to externally validate the proposed screening models.
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: Artificial intelligence (AI) has rapidly emerged as a leading technology driving advances in emergency medicine, particularly in medical education.
OBJECTIVE: This narrative review seeks to synthesize current literature on the applications, benefits, limitations, and future directions of AI in emergency medicine education across undergraduate, graduate, and continuing medical education for medical educators.
DISCUSSION: AI tools such as large language models are rapidly being implemented in educational strategies such as case-based learning, simulation, self-directed learning, …
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) is increasingly influencing anatomical education, research, scholarly publishing, and the development of digital anatomical resources. Current discussions of AI governance in anatomy have largely focused on author use and disclosure. However, AI now operates across multiple stages of scholarly communication and increasingly intersects with anatomical images, body donation, and donor-derived resources. These developments raise discipline-specific questions about visual authenticity, provenance, confidentiality, secondary use, and the continuing responsibilities asso…
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: In this updated review, we will discuss the role of artificial intelligence (AI) in the assessment of thyroid nodules, cervical lymph nodes, and cytology or histology specimens, followed by guidance for practices wishing to install AI systems.
SUMMARY: To date, six AI platforms for assessing sonograms of thyroid nodules have been cleared by the United States Food and Drug Administration, with generally good performance, especially when compared with that of less-experienced physicians. Multimodality large language models have also been tested in this context, but with less impress…
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: To develop and validate explainable machine learning (ML) models predicting urinary stone composition from routinely available clinical variables and standardised morphological features, and to quantify the incremental value of morphology.
PATIENTS AND METHODS: This retrospective cohort study included consecutive patients undergoing endourological treatment or spontaneous stone expulsion, with laboratory analysis showing a major component exceeding 50% of stone composition, between 2019 and 2024. The outcome was dominant stone composition, classified into five categories: calcium
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 is rapidly emerging as a transformative tool in surgical education, with early studies demonstrating its potential to make training more efficient, equitable, and scalable. Anticipated applications include developing personalized learner profiles and employing predictive modeling to accelerate learning curves. The early success of artificial intelligence largely stems from its ability to analyze learner data objectively and at a scale beyond human capability. It also enables asynchronous and remote learning, thereby expanding access and availability. Furthermore, artifi…
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly influencing travel medicine, a field traditionally reliant on expert judgement and static guidelines. Machine learning systems, generative AI models and digital surveillance tools have the potential to enhance pre-travel counselling, improve diagnostic pathways and strengthen outbreak detection. However, concerns remain regarding variable performance, data privacy and the absence of clear regulatory frameworks. This Perspective examines the role of AI across the travel health continuum, highlighting both opportunities and limitations. Rather than re…
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