BACKGROUND: Artificial intelligence (AI), alongside emerging digital and neurotechnologies, is increasingly incorporated into mental health care, psychosomatic medicine, and psychotherapy. However, the clinical value of these tools cannot be judged by technical performance alone. These fields are characterized by diagnostic heterogeneity, reliance on language-based and self-reported information, complex biopsychosocial pathways, and substantial interindividual variability in treatment response. Clinically meaningful progress therefore requires integrating technological progress and biological …
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.
OBJECTIVES: To map and synthesize the scientific evidence regarding the use of Augmented Reality (AR) and Mixed Reality (MR) as auxiliary tools in dental procedures, and to examine the extent to which Artificial Intelligence (AI) has been integrated into these workflows.
DATA: A scoping review was conducted in accordance with the PRISMA-ScR guidelines and the Joanna Briggs Institute (JBI) recommendations. The study selection and data extraction processes were carried out by two independent reviewers, with disagreements resolved by consensus.
SOURCES: Searches were performed in PubMed, Scopus…
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.
Human tactile perception relies on hierarchical processing, where inputs entering the nervous system are fused by interneurons for sparse multimodal encoding, and the integrated signals are sent to the brain to generate perception. Replicating this pathway from primary sensory inputs to higher-order neural processing, which efficiently transforms signals into coherent representations of the external environment, is essential for artificial tactile systems. Here we present artificial multimodal interneuron (AMINs) by integrating strain, pressure, and temperature sensors with NbOx memristor neur
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.
Lymphoma is a common cancer in dogs, which often presents as generalized peripheral lymphadenopathy. Fine needle aspiration is frequently used to investigate the cause of peripheral lymphadenopathy, and artificial intelligence technology could potentially assist in cytologic interpretation. In this study, YOLOv11, an open-source object detection algorithm, was evaluated for cell-level identification in canine lymph node cytology to diagnose lymphoma. Cytologic images were captured using 2 smartphones from 11 non-lymphoma and 34 intermediate-to-large B-cell lymphoma peripheral lymph node aspira…
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: To examine how artificial intelligence and large language model tools may support qualitative surgical research, where they may threaten rigor and trustworthiness, and what principles should guide their responsible use.
METHODS: This perspective reviews potential applications of artificial intelligence and large language model tools across the qualitative research process and considers their implications for analytic rigor, trustworthiness, and ethical practice.
RESULTS: Artificial intelligence and large language model tools may be useful for bounded tasks, such as transcript sum…
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.
Equine colic, strangulating colic in particular, remains one of the leading causes of mortality in horses, with timely diagnosis and accurate prognostic assessment being critical for clinical decision-making. In recent years, artificial intelligence (AI) has been increasingly applied to support diagnostic and prognostic evaluation in veterinary medicine. However, the scope, methodological characteristics, and performance of AI models in equine colic have not been systematically mapped. Therefore, this scoping review was conducted to summarize current AI applications in equine colic, identify c…
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.
With the advance of large language models, companion AI agents have evolved to simulate complex relational dynamics, responding to the need for affection and emotional support. This systematic review aimed to analyze the available empirical evidence on the manifestations of emotional dependency and parasocial grief experienced by users in response to the algorithmic alteration or loss of these companion AI agents. Following the guidelines of the PRISMA 2020 statement and with a protocol registered on OSF, an exhaustive search was conducted across the Web of Science, Scopus, PubMed, and APA Psy
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: To understand the perspective of patients undergoing breast imaging on the use of artificial intelligence (AI) in breast cancer screening.
METHODS: A 36-item survey was administered to breast imaging patients at 6 academic and 2 private practice groups in the United States. The survey included questions regarding demographics, breast imaging history, and electronic health literacy. Respondents were asked Likert scale questions on the role of AI in breast cancer screening, the role of AI as an independent or complementary reader, and concerns regarding AI in breast imaging.
RESULTS…
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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) and machine learning (ML) are transforming diagnostic medicine, particularly in pathology, where image-based interpretation is central to clinical decision-making. This systematic review aimed to examine recent advances, performance outcomes, and practical challenges associated with incorporating AI and ML into diagnostic pathology. A comprehensive literature search was conducted across major scientific databases for studies published between 2010 and 2025. Titles and abstracts were screened independently, full texts were assessed against predefined eligibility cri…
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: Research on the use of portable fundus cameras utilizing artificial intelligence (AI) for diabetic retinopathy (DR) screening in primary care remains limited. We aimed to evaluate the accuracy and reliability of DR screening in primary care using a smartphone-based, AI-assisted device in a small municipality in southern Brazil.
MATERIALS AND METHODS: The reference standard was classification of fundus images by a retina specialist. Patients with diabetes enrolled in the Brazilian Family Health Program were recruited for the study. A general ophthalmologist obtained fundus images fr…
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: Artificial intelligence (AI) has rapidly expanded across dental research, particularly in imaging-based diagnostics and digital workflows. Despite the accelerating publication growth, the structural evolution, thematic maturity, and translational readiness of AI in dentistry remain insufficiently synthesised.
METHODS: Publications related to AI in dentistry between 2015 and 2025 were retrieved from the Scopus database. Bibliometric analyses were conducted to examine annual outputs, countries, institutions, authors, journals, and keyword co-occurrence patterns. Network visualisatio…
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.
Artificial intelligence (AI), predictive analytics, and digital health technologies are progressively reshaping extracorporeal circulation and perioperative cardiovascular care. In this evolving landscape, cardiopulmonary bypass management is transitioning from a predominantly technical discipline to a model of precision extracorporeal medicine that integrates physiologic optimization, cognitive ergonomics, and workflow sustainability. The Modern Advanced Management of Blood Oxygenation (MAMBO) Framework was originally developed as a physiologic strategy centered on monitoring, adaptation, man…
Редакционная 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.
OBJECTIVE: To evaluate radiologists' opinions on the clinical applications of artificial intelligence (AI), especially AI-based computer-aided detection (CAD), in breast imaging.
METHODS: An IRB-exempt anonymous survey was distributed to Society of Breast Imaging (SBI) members on May 10, 2024, and May 20, 2024. Survey questions included practice demographics and perspectives on AI. Results were analyzed using descriptive statistics.
RESULTS: In all, 7.2% (162/2264) SBI members responded, with 69 (42.6%) respondents being in private practice and 56 (34.6%) respondents in academics. Artificial…
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: Maintaining optimal youth nutritional health is an urgent socio-economic imperative that underpins long-term human productivity and rights-based development. However, modern youth cohorts face unique dietary threats caused by the widespread availability of ultra-processed foods, targeted digital marketing, and complex food labeling protocols. Although Artificial Intelligence (AI) presents innovative avenues for personalized dietary profiling, existing systems remain largely technocentric and detached from statutory frameworks or behavioral realities.
OBJECTIVE: This study bridges …
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: Public perceptions of artificial intelligence (AI) in healthcare have been found to be generally favorable if specific areas of concern are addressed. This exploratory survey aimed to elicit levels of comfort, perceived utility, and concern among people with and without chronic health conditions across a range of healthcare, health training, and health research scenarios.
RESEARCH DESIGN AND METHODS: A cross-sectional survey was conducted with adults based in the United Kingdom. Quantitative data were presented using descriptive statistics, and non-parametric tests were used to de…
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.
AIM: An artificial intelligence (AI) model has been introduced to recognize and classify attributes present on the digital intraoral periapical radiographs (IOPA) radiographic images and aid in identification of carious lesions in efficient manner.
MATERIALS AND METHODS: An object detection-based CNN model (YOLOv4) has been modified and trained for real-time object (caries) localization and classification (based on depth) using a labeled dataset. During the training phase, the training dataset images with bounding box information [center coordinates (x, y), width, height (w, h) values, and cl…
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.
OBJECTIVE: This study aimed to identify and characterize the 100 most-cited publications on artificial intelligence (AI) in cardiology, with particular emphasis on citation impact, major contributors, research themes, and collaboration patterns.
METHODS: A bibliometric analysis was conducted using Scopus. Bibliometric characteristics, including citation impact, authors, institutions, countries, funding sponsors, journals, research themes, and collaboration patterns, were analyzed using Microsoft Excel, VOSviewer, and RStudio.
RESULTS: The title-based Scopus search identified 3,694 publicatio…
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.
BACKGROUND: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS), is a complex three-dimensional deformity of the spine that affects a significant percentage of the adolescent population. Its progressive nature and evolution variability complicates therapeutic decisions, generating the need for more accurate tools for diagnosis, prediction of risk of progression and optimization of treatments. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) emerge as tools with significant potential for comprehensive management of AIS. Despite the enthusiasm for these applications, there are important limitations that…
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: Over recent years, machine-learning and radiomics approaches have been increasingly applied to support the diagnosis and clinical management of ankylosing spondylitis (AS). Nevertheless, the reported diagnostic accuracy of these models remains inconsistent, largely due to variations in imaging acquisition, feature-engineering workflows, and validation strategies across studies. A comprehensive quantitative reassessment is therefore warranted to better delineate the true diagnostic and prognostic capability of such artificial-intelligence-driven methods. Purpose: This meta-analysis
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Intervertebral disc diseases are a leading cause of chronic low back pain and disability worldwide. Conventional imaging diagnostic techniques-such as X-ray, CT, and MRI-exhibit limitations in diagnostic accuracy, efficiency, and other aspects. This review examines recent advances in artificial intelligence (AI)-integrated medical imaging for diagnosing intervertebral disc disorders. We first assess the current roles and limitations of conventional imaging modalities-X-ray, CT, and MRI-before delving into the technical foundations of machine learning (ML) and deep learning (DL) in this field. …
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