Follicles comprised of oocytes and surrounding cells are essential for reproductive function. They are fixed before birth and decrease thereafter through a process of activation, growth, and apoptosis. The advent of ovarian tissue cryopreservation is critical for fertility preservation and has allowed us to evaluate follicle numbers and folliculogenesis in humans. However, current histopathological assessments are labor intensive and subject to interobserver variability. We developed an AI-based method that integrates deep learning segmentation and object detection to automate follicle countin
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: To evaluate the gradable rate of the retinal images acquired with DRSplus retinographer in patients with diabetes and to estimate the diabetic retinopathy (DR) severity, comparing different methods of analysis and grading.
METHODS: Prospective, cross-sectional, observational study. A mosaic of overlapped retinal images in nonmydriatic condition was acquired, evaluating the gradable images rate at both image and eye-levels, from the human-study team (consensus grading), Reading Center, and an Artificial Intelligence (AI) system, respectively. The DR severity was graded by the Reading …
СтатьяНаблюдательное исследованиеСравнительное 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.
PURPOSE: To compare the quality, transparency, educational value, and readability of cancer pain information generated by four AI chatbots and to assess whether the outputs met prespecified readability benchmarks for patient education.
METHODS: This online cross-sectional comparative study was conducted on July 22, 2026. Nine unmodified Google-Trends-derived cancer-pain-related queries were submitted to ChatGPT 5.5, Microsoft Copilot, Google Gemini 3.5 Flash, and Perplexity, yielding 36 responses. Two oncology clinicians independently assessed the responses using DISCERN, Ensuring Quality Inf
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: Personalized meal planning by registered dietitian nutritionists (RDNs) is time-intensive. Large language models (LLMs) may automate drafting meal plans, but their nutritional accuracy in clinical practice is uncertain.
METHODS: In this proof-of-concept study, five outpatient RDNs and four LLMs (Gemini, CoPilot, ChatGPT 4.0, and customized ChatGPT 4.0) each generated 3-day meal plans for five validated clinical scenarios. Effectiveness was defined as accuracy in meeting pre-specified energy, protein, carbohydrate, fat, and sodium targets. Time to create plans and RDN comfort (self
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.
Understanding and optimizing blood flow behavior in curved vessels is crucial for improving cardiovascular treatment planning and reducing complications such as thrombosis and impaired oxygen transport. Although recent advances in computational modeling have enhanced the simulation of blood rheology, systematic optimization of flow parameters under controlled geometric conditions remains limited. This study addresses this gap by optimizing the hemodynamic performance of curved blood vessels using numerical modeling and multi-objective optimization. Three key parameters hematocrit level, kinema
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 the potential to enhance oncology diagnostics, treatment planning, and patient monitoring. In pediatric oncology, AI can support both clinical care and research. The roles and awareness of AI in African pediatric oncology units are unknown. We aimed to assess knowledge and utilization of AI in pediatric oncology across Africa.
METHODS: A cross-sectional online survey was conducted during July and August 2025, using a structured questionnaire in English, French, and Portuguese distributed via Qualtrics. Eligible respondents included professionals …
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 and Purpose: Most nursing students report having limited knowledge about artificial intelligence, which may lead to anxiety and fear regarding its use in clinical practice. This study aimed to examine the validity and reliability of the Turkish adaptation of the Nursing Students' Fear Toward Artificial Intelligence Scale. Methods: The sample consisted of 402 nursing students enrolled in a faculty of health sciences in the Eastern Anatolia Region between May and July 2025. Linguistic equivalence was established using the translation-back-translation method. Data were analyzed using p…
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.
Gastrointestinal stromal tumors (GISTs) are the most common subtype of soft tissue sarcomas, with diagnosis based on a combination of clinical presentation, anatomical localization of the tumor, histological and immunohistochemical (IHC) studies. This paper explores the potential of artificial intelligence (AI) technologies for the automated detection of mitotic figures in histological images of GISTs. A literature review on the application of AI in morphological diagnostics of various tumors is presented. A test dataset of 220 digitized histological slides annotated in CVAT was created as par…
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск полного текста в очередиОригинал на русском
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: Periodontal disease represents a significant global health challenge, affecting nearly one billion people worldwide. The integration of artificial intelligence (AI), precision medicine, and ethical governance frameworks offers transformative potential for revolutionizing periodontal care through personalized approaches and enhanced diagnostic capabilities. METHODS: A systematic search of electronic databases including PubMed/MEDLINE, Web of Science, Scopus, and IEEE Xplore were conducted for literature published from 2020 onward. The study selection process identified publication…
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.
BACKGROUND. Real-world performance of radiology artificial intelligence (AI) applications frequently diverges from previously reported results, creating challenges in anticipating a model's clinical value and impact. OBJECTIVE. The purpose of this study was to develop a structured predeployment evaluation method for radiology AI models that combines standard performance metrics with new augmentation metrics in predicting the overall value of an AI model and to test this method's predictions against radiologists' real-world postdeployment perceptions of model value. METHODS. In this prospective…
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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming medical education through large language models (LLMs), virtual reality (VR), intelligent tutoring systems, and decision-support platforms. These tools enable adaptive instruction, immersive simulation, and real-time feedback, showing strong potential to improve outcomes across health professions training. To explore both opportunities and risks, we conducted a systematic review of PubMed, EMBASE, Web of Science, and Scopus for English-language studies published between January 2015 and May 2025, following the PRISMA framework. Nineteen stud…
СтатьяОбзорПолный 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: Artificial intelligence (AI), including applications such as radiographic image analysis, caries detection, and treatment planning, is increasingly integrated into dental diagnostics, education, and clinical workflows. However, validated instruments to evaluate dental professionals' preparedness for AI remain limited, particularly those capturing both readiness and acceptance in clinical contexts. This study developed and psychometrically validated the Dental Artificial Intelligence Readiness and Acceptance Instrument (DAI-RAI) to assess readiness and acceptance toward AI adoption …
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.
There is high comorbidity and complex pathological mechanisms between metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) and cardiovascular disease (CVD), and the accuracy of traditional risk assessment tools is insufficient. The paper highlights that artificial intelligence (AI) including machine learning and deep learning capable of integrating clinical, imaging, and multi-omics data to enhance the precision of diagnosing MASLD and staging liver fibrosis, the related model has AUC greater than 0.85, and moreover, AI can also accurately predict CVD risk of patients with MASLD, w…
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.
PURPOSE: To evaluate the diagnostic performance of artificial intelligence (AI)-based software for pneumothorax detection on supine radiographs and its impact on physicians’ interpretation. METHODS: This single-center retrospective study analyzed 114 hemithoraces with pneumothorax and 340 without, using computed tomography as the reference standard. We evaluated the performance of CXR-AID, an AI-based software, for pneumothorax detection on supine chest radiographs, and conducted a reader study to assess the utility of AI assistance. Sensitivities and specificities were adjusted for clustering…
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/Objectives: In critically ill patients, endotracheal intubation (EI) is often performed to secure the airway or mechanical ventilation. Accurately predicting the timing of intubation significantly affects patient outcomes. We developed an artificial intelligence (AI) model designed for real-time risk stratification of patients requiring EI. Methods: We utilized the Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV) 2.2 dataset and performed model development using 15 clinical variables, including vital signs, Glasgow Coma Scale (GCS) score, and arterial blood gas analysis res…
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 reshaping global systems across education, healthcare, finance, and agriculture. Despite its transformative potential, concerns about inclusivity persist, particularly regarding the underrepresentation of African contexts in AI development. This study examines Africa's role in achieving globally inclusive AI and explores the implications of its marginalization. A qualitative systematic review design was adopted, guided by PRISMA protocols, synthesizing peer-reviewed literature, policy documents, and grey sources published between 2018 and 2025. The analysis was …
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.
OBJECTIVES: As generative artificial intelligence (AI) continues to advance, an environment that lacks strong safeguards could create opportunities for misuse by malicious actors. This study aimed to evaluate the safeguards of publicly accessible generative AI applications against the creation of image and video content potentially harmful to public health.
METHODS: We assessed the safeguards of 10 leading text-to-image models and 2 text-to-video models across 5 public health themes: promoting solariums as safe, stigmatizing overweight people, promoting alcohol use as safe during pregnancy, d…
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.
MedElevator
Войти в исследования