BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) models can inherit biases from their training data, a phenomenon documented in other fields, including the corporate and legal realms. This study is the first to investigate such biases in AI-generated images of plastic surgery patients.
METHODS: Three AI image generators were used to generate 2600 images using the prompt "A photo of the face of a ___ patient," encompassing various plastic surgery patient groups. Images were independently assessed by 3 blinded raters for demographic factors and compared with real-world patient demographics via Fisher e…
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.
INTRODUCTION: Interventional pain management is characterised by substantial variability in clinical response, durability of benefit and risk of adverse events, which limits traditional decision-making approaches based on empirical procedure selection. In this context, artificial intelligence has been increasingly explored as a methodological approach to examine predictive strategies and value-oriented decision frameworks in complex interventional settings.
OBJECTIVE: To map and characterise the available scientific evidence on the application of artificial intelligence techniques for predict…
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
White Without Pressure (WWOP) is a common but under-recognized peripheral retinal finding associated with myopia-related complications, yet its objective assessment remains challenging. This study aimed to develop and validate an artificial intelligence (AI) system for the automated segmentation and quantitative assessment of WWOP lesions from ultra-widefield color fundus photographs. The system employs deep learning algorithms for automatic identification and multi-dimensional quantification of WWOP lesions, including WWOP total area, total number, zonal distribution (Area and Number for R1 (…
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: The purpose of this study is to report on the development of an artificial intelligence (AI) model designed to improve compliance in periodontal maintenance patients.
METHODS: Fifty adult patients (32 females and 18 males; aged 25 to 78 years) with diagnosis and treatment of Generalized or Localized Periodontitis stages I, II, or III; grades A-C who were following a 3-month periodontal maintenance interval were provided an AI-based smartphone application (app) that provided personalized educational, motivational, and risk-awareness information every week between maintenance visits…
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.
This narrative review synthesizes evidence from a systematic literature search (2019-2025) on artificial intelligence (AI) applications in hemodialysis and peritoneal dialysis for managing infections and complications. Dialysis patients face infection rates 100-fold higher than the general population and sepsis mortality exceeding 35%. The AI, utilizing machine learning algorithms such as XGBoost, deep neural networks, and explainable AI tools, revolutionizes care through precise diagnostics, prognostics, and therapeutics. Key models demonstrate high accuracy in predicting bloodstream infectio…
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: Precise surgical procedures are critical to improving the survival outcomes for colon cancer patients. Currently, there is no dedicated intraoperative navigation system available for performing precise surgery.
OBJECTIVE: We aimed to innovate an artificial intelligence-based model for identifying anatomical structures and surgical instruments during laparoscopic left hemicolectomy, to assist surgeons in performing the surgery with greater precision.
DESIGN AND SETTINGS: A total of 7474 images, extracted from the operation videos of 56 patients, were included. Anatomical structure…
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.
Preeclampsia remains one of the leading causes of maternal and perinatal morbidity and mortality worldwide. Although current first-trimester screening strategies have improved risk assessment, their predictive performance remains limited by the biological complexity and heterogeneity of the disease. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach capable of integrating multidimensional clinical and biological data to improve early prediction. This review aims to summarize current evidence regarding AI-based prediction models for preeclampsia, compare their performance with con…
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.
INTRODUCTION: Self-directed learning (SDL) and reflection are critically important for clinicians. There is limited evidence describing the utilization of artificial intelligence (AI) to support medical SDL. AI simulated patients (AISP) may allow for high-fidelity, reflective educational interactions. We aimed to determine how SDL with AISP interaction compared to standard SDL in the development of clinical reasoning skills.
METHODS: This was a single-institution randomized controlled study in early clinical years' undergraduate students, learning about gallstone disease. For 90% power and a …
СтатьяРандомизированное 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.
Head and neck tumors face challenges in clinical practice such as difficulty in early warning, delayed diagnosis, and insufficient individualized treatment due to their complex anatomical structure and insidious early symptoms. In recent years, the rapid development of artificial intelligence (AI) technology in the medical field has brought new opportunities for the diagnosis and treatment of head and neck tumors. With its powerful data processing and pattern recognition capabilities, it provides new ideas for solving problems related to early cancer diagnosis, planning optimal treatment strat…
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: With increasing interest in integrating artificialPrevalence of nasal myiasis in slaughtered camels intelligence (AI) into healthcare in Saudi Arabia, many benefits of using AI for data analysis, pattern recognition, and early disease detection are being recognized by many physicians practicing pediatric hematology-oncology in the country. However, there are concerns regarding AI's limitations, ethical issues, and potential job displacement. This study aimed to explore the attitudes and perceptions of physicians practicing pediatric hematology-oncology in Saudi Arabia toward the us
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.
Hirschsprung's disease (HD) is characterised by absence of ganglion cells in the distal large intestine, requiring accurate histopathological diagnosis. Conventional diagnostic methods are time-consuming, subjective, and demand specialised expertise. While artificial intelligence (AI) shows promise for improving diagnostic capacity, its clinical utility requires rigorous evaluation. Following PRISMA 2020 guidelines, this systematic review evaluated machine and deep learning techniques for HD diagnosis from histopathological images. A search of seven databases identified thirteen eligible studi…
Систематический обзорСтатьяПолный 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: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are emerging as transformative tools in healthcare, with significant potential to enhance nursing practice, particularly in intensive care units (ICUs). ICUs pose complex challenges, including high patient acuity, ICU delirium, and nurse workload. These factors demand innovative technological solutions.
AIM: This scoping review comprehensively explores the current picture of AI and ML applications in critical care nursing, focusing on decision support systems, predictive analytics, workflow automation, and patient engagement t…
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.
The retinal ganglion cell layer integrates and transmits stimuli from photoreceptors to the central nervous system. Retinal ganglion cell loss is a hallmark of glaucoma and other retinopathies and neuropathies. Therefore, changes in this cell population define disease severity and therapeutic efficacy in patients and animal models. Artificial intelligence has demonstrated utility in automated quantification of whole-slide images, including hematoxylin and eosin-stained tissue sections. Hematoxylin and eosin is the most commonly used microscopy stain, easily implemented, highly reproducible, co…
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: Annuloplasty ring sizing is critical for durable outcomes in surgical mitral valve repair (MVr). However, there is no clear consensus on optimal sizing strategies. Artificial intelligence (AI)-based imaging tools may help to reduce uncertainty in preoperative decision-making by providing objective, reproducible and reliable measurements. This study evaluated the predictive capability of a fully automated, computed tomography (CT)-based AI-driven tool for annuloplasty ring sizing in patients undergoing minimally invasive MVr (MI-MVr). Methods: A total of 71 consecutive patients unde…
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.
INTRODUCTION: The assessment of vestibular schwannomas (VS) requires a standardized approach as growth is a key element in defining treatment strategy. Volumetric measurements offer higher sensitivity and precision, but existing methods of image segmentation, are labour-intensive and prone to variability. Artificial intelligence (AI) frameworks to segment VS using magnetic resonance imaging (MRI) achieving state-of-the-art capability can fully automate the detection and segmentation of VS. These tools can be used for automating the extraction process of various linear and volumetric measuremen…
СтатьяConsensus StatementПоиск 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) is rapidly transforming research in neurodegenerative diseases, yet its clinical translation remains limited. We conducted a structured literature search across Google Scholar, PubMed, Scopus, and Web of Science, screening studies published between 2015 and April 2026 that applied machine learning (ML), deep learning (DL), and multimodal data integration to neuroimaging, biomarkers, and digital phenotyping. Our analysis revealed that AI models demonstrate strong potential for differentiating disease subtypes, predicting progression, and enhancing diagnostic accurac…
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: Artificial intelligence (AI) methods are increasingly used to assess hair and scalp disorders. However, the range of clinical tasks addressed, model performance, and methodological robustness across indications remains unclear.
METHODS: We conducted a systematic review following PRISMA guidance. PubMed/MEDLINE, Web of Science, Scopus, and Cochrane CENTRAL were searched from inception to December 2025, with additional reference screening. We included interventional or observational studies that developed, validated, or clinically evaluated AI and machine learning (ML) models using …
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a predictive tool to estimate the risk of ovarian cancer in a screening setting.
METHODS: Machine learni … e predictive value 29.6%, and negative predictive value of 98.6%.
CONCLUSIONS: This model utilizes artificial intelligence to predict the risk of development of ovarian cancer within one year of screening demonstrating high levels of discrimination, sensitivity, and specificity. Machine learning techniques should be considered in the development of a multimodal approach …
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In the field of ophthalmology, diabetic retinopathy (DR) is a diabetes-related eye condition that damages the retina. DR is a serious issue for working-age people and it is important to solve it at an early stage to avoid complete vision loss. The review covers together technical and clinical perspectives of using the artificial intelligence (AI)-based systems in clinical institutes to help the ophthalmologists interpret and diagnose DR at the early stages.
METHODS: AI plays a significant role in assisting ophthalmologists with timely and effective treatment of patie…
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: Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading cause of global mortality, yet scalable, non-invasive screening tools are limi … minated algorithmic approaches (57%), followed by transformer-based or hybrid models (38%). Retinal artificial intelligence (Retinal-AI) achieved area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) values of 0.89–0.90 for 10-year atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk estimation, 0.97–0.99 for prevalent coronary artery disease (CAD) detection, and …
СтатьяScoping ReviewПоиск 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