BACKGROUND: Skeletal muscle mass and quality are critical determinants of outcomes in hip fracture patients. However, most prior studies have relied on 2D cross-sectional area measurements, which may not accurately reflect the complex 3D muscle distribution. This study aimed to quantify 3D thigh muscle volume and intramuscular adipose tissue (IMAT) in a large elderly East Asian hip fracture cohort using an AI-assisted segmentation pipeline.
METHODS: A total of 1,287 patients from a multi-center hip fracture cohort were included. Preoperative whole-thigh CT scans were analyzed using a validate
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: To assess the accuracy of gestational-age estimation using an artificial intelligence (AI) system applied to non-targeted ultrasound sweeps at 11 + 0 to 13 + 6 weeks' gestation.
METHODS: This was an observational study of singleton pregnancies undergoing routine first-trimester ultrasound in July 2025 to August 2025. Gestational age was estimated using crown-rump length (CRL), measured independently by two experienced sonographers blinded to the other's results, and by an AI system applied twice per examination. Comparisons were made using mean absolute error (MAE) and Bland-Altman…
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.
Chronic liver disease develops through sustained interactions among metabolic stress, environmental exposure, immune activation, and tissue remodeling. These processes are often studied as separate domains, yet in patients they converge within the same hepatic microenvironment and help explain why disease trajectories vary even within the same diagnostic category. Exposure science has sharpened attention to diet, alcohol, pollutants, chemical mixtures, gut-derived signals, sleep and circadian disruption, and other behavioral determinants of liver injury. At the same time, multi-omics approache
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) has rapidly advanced in breast cancer imaging, demonstrating high diagnostic and predictive performance across imaging modalities. However, the clinical reliability and translational readiness of these models remain uncertain due to methodological variability and limited external validation. The objective of this study is to systematically evaluate the diagnostic performance, predictive capabilities, and clinical readiness of AI-based models in breast cancer imaging, with emphasis on methodological quality, validation strategies, and translational applicability. A …
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.
Cardiovascular diseases are among the leading causes of global mortality and morbidity, underscoring the need for accurate and explainable predictive models. This study aimed to develop and evaluate explainable AI models for predicting major cardiovascular events (MCVE) over 60 months. We conducted a secondary analysis of two large cohort studies nested within the Golestan (northeast Iran) and Pars (south Iran) Cohorts, which followed identical protocols. After applying exclusion criteria, 9,769 participants. Predictors included demographic, clinical, and biochemical variables, with class imba
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: Oral cavity squamous cell carcinoma (OSCC) is a global health burden, where negative margins are essential for reducing recurrence and improving survival. Intraoperative frozen-section analysis is limited by time, sampling error, and interpretive variability, underscoring the need for more reliable margin assessment. Reflectance confocal microscopy (RCM) enables real-time, in vivo high-resolution imaging, but accuracy depends on expert interpretation. This study evaluated the diagnostic performance of an artificial intelligence (AI)-driven model for RCM in OSCC, aiming to develop a…
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.
Epilepsy is a chronic condition that requires ongoing self-management, including medication adherence, trigger control, lifestyle regulation, and psychosocial coping. Patient education improves treatment adherence and quality of life; however, current educational materials are often text-heavy, time-consuming to produce, and limited in addressing emotional and cognitive learning needs. This study aimed to develop and expert-validate a human-AI collaborative multimodal storybook series with the potential to support epilepsy education and strengthen self-management competencies. Nine AI-assisted
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.
Prostate magnetic resonance imaging (MRI) is central to the detection and localization of clinically significant prostate cancers. However, its interpretation is time-consuming and variable. Artificial intelligence (AI) tools for prostate MRI are rapidly emerging, with their performance approaching that of expert readers in select settings, although robust external validation in unselected real-world cohorts remains incomplete. Moreover, many deep learning models are limited in terms of transparency; that is, the "black box" problem hinders trust, safe deployment, and regulatory acceptance. Th…
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.
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal malignancy marked by substantial molecular heterogeneity and variable response to gemcitabine-based therapy. While KRAS mutations are nearly universal, the broader RTK-RAS and MAPK signaling architecture and its relationship to treatment response remain incompletely defined. We conducted an integrative clinical-genomic analysis of 184 PDAC tumors stratified by age at diagnosis and gemcitabine exposure, interrogating somatic alterations across curated RTK-RAS/MAPK gene sets. Conversational artificial intelligence agents (AI-HOPE-RTK-RAS…
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) has shown promise in retinal imaging, yet its application to longitudinal optical coherence tomography angiography (OCTA) remains limited. This study developed and evaluated an AI model for classifying treatment response in neovascular age-related macular degeneration (nAMD) using paired OCTA images acquired before and after anti-VEGF therapy. In this retrospective cohort study, paired OCTA en-face images and corresponding OCT B-scans were collected for each treatment course. OCTA image pairs were manually segmented and aligned for AI input, while ground-truth labe…
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: Renal cell carcinoma (RCC) is a common malignant tumor of the urinary system. Postoperative patients face the risk of recurrence or metastasis, and those who experience disease progression often have a poor prognosis. Therefore, investigating prognostic factors for RCC is crucial for guiding individualized patient treatment. Current studies demonstrate that RCC grading is significantly associated with prognosis, but pathological grading requires high expertise while being time-consuming. METHODS: Convolutional neural networks (CNNs) have shown significant advantages in tumor tissue
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.
Physical inactivity and sedentary behavior are major modifiable risk factors in chronic disease management, yet conventional clinic-based follow-up is poorly suited to capture real-world behavioral dynamics or deliver timely personalized support. Wearable devices provide longitudinal data on steps, activity intensity, sedentary time, sleep, heart rate, and selected physiological signals, while artificial intelligence (AI) may support feedback personalization, risk prediction, dynamic goal setting, and remote coordination. This review synthesizes evidence on wearable- and AI-supported physical …
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: Therapeutic chatbots are increasingly deployed across digital mental health services, yet most evaluation efforts remain diagnostic rather than actionable. Organizations lack structured pathways to translate evaluation findings into validated quality improvements aligned with health care quality assurance requirements.
OBJECTIVE: This study aims to introduce EvaluationPlus, a decision support framework that operationalizes a reproducible evaluation-to-enhancement loop for therapeutic artificial intelligence systems. We aimed to demonstrate its feasibility through expert-guided dia…
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.
PURPOSE: This study addresses critical gaps in understanding hospital financial resilience during the COVID-19 pandemic by developing an AI framework that enhances traditional analyses through capturing nonlinear interactions among clinical, financial and operational drivers of operating margins.
DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Using 21 clinical, financial and operational parameters from US hospital financial reports, we evaluated 12 machine learning, ensemble and deep learning regression models to predict hospital operating margins. SHapley Additive exPlanations (SHAP) quantified feature import
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: To evaluate whether an artificial intelligence-based denoising (AID) algorithm can effectively attenuate body mass index (BMI)-related noise degradation in cardiac photon-counting detector CT (PCD-CT) while maintaining strict quantitative diagnostic equivalence and clinical interchangeability compared with quantum iterative reconstruction (QIR).
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included 100 patients undergoing non-contrast coronary artery calcium (CAC) scoring and contrast-enhanced coronary CT angiography (CCTA) on a dual-source PCD-CT. Images were reconstructed usi…
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: Oncocytomas of the ocular caruncle are rare benign epithelial tumors. Their clinical diagnosis is challenging, as they can mimic other benign or malignant lesions such as papilloma, nevus, squamous cell carcinoma, melanoma, or oncocytic carcinoma. For this reason, histopathological confirmation remains indispensable. The aim of this study was to test the ability of a multimodal large language model (ChatGPT, GPT-5, 2025 version) to generate diagnostic hypotheses directly from slit-lamp images, supported by brief clinical summaries.
CASE PRESENTATION: We retrospectively analyzed tw
Клинический случайСтатьяПоиск 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: Obesity is a chronic, multifactorial disease that demands personalized and sustainable management approaches. Digital health technologies, such as artificial intelligence, wearable devices, mobile health apps, and virtual reality (VR), may support obesity care by providing enhanced behavioral monitoring, personalized feedback, and patient engagement.
OBJECTIVE: This critical narrative review discusses the current evidence on artificial intelligence, wearable technologies, and VR in the context of precision nutrition and obesity management and their possible clinical applications a…
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.
Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) has expanded the scope of clinical diagnostics by enabling culture-independent detection of mi … ct highly divergent or novel organisms. This review critically synthesizes the current landscape of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) applications across the mNGS diagnostic pipeline, examining deep learning architectures-including Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory networks (LSTMs), and Transformers-as integrated into raw r …
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.
MedElevator
Войти в исследования