Computed tomography (CT) of the chest is essential for thoracic imaging because of its high spatial resolution and broad clinical applicatio … nds on lesion detectability rather than global image quality metrics alone. This review synthesizes artificial intelligence (AI)-assisted approaches for optimizing chest CT protocols within a task-based framework, with emphasis on lesion detectability, diagnostic efficacy, and radiation dose reduction, while examining how AI can address protocol variability and improve p …
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: Incidental pulmonary nodules (IPNs) are frequently identified on computed tomography (CT) scans but are often associated with poor rates of patient notification and follow-up, limiting opportunities for early lung cancer detection.
OBJECTIVE: To evaluate whether implementation of an artificial intelligence (AI)-supported workflow improves patient notification and follow-up of IPNs detected in the emergency department (ED).
METHODS: We conducted a retrospective pre-post cohort study at an academic-affiliated community hospital. The pre-intervention cohort included ED patients unde…
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.
Breast cancer (BC) remains one of the leading causes of death among women in the world, depending on the requirement for precise, effective, … th accuracy (ACC), sensitivity (SEN), and specificity (SPE) exceeding 99%. In addition, explainable artificial intelligence (XAI) techniques, including Grad-CAM and Grad-CAM++, were applied to provide clinically interpretable visual explanations by highlighting diagnostically relevant regions in mammograms. These results indicate that the proposed MobileNetV1-ViT-Bagging …
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.
The increasing rate of global carbon dioxide (CO2) emissions, mainly resulted from the industrial and energy sectors is a serious global cha … versatile sequestration include mineral carbonation, hydrate formation, and mixed-matrix membranes. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) enabled technology is increasingly crucial to the effectiveness of CCUS, not only in high-throughput material screening and predictive modeling for catalytic activity and plume migration forecasting, but also in system …
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.
Falls among older adults are a major cause of injury and loss of independence, yet most existing systems detect falls only after onset or provide very limited warning time. This study presents a synthetic benchmarking framework for early fall-risk prediction using multimodal wearable-inspired time-series data and compares classical and temporal machine learning architectures under a realistic evaluation protocol. A synthetic dataset of 1000 sequences was generated to emulate normal activity, slip events, and pre-fall instability using biomechanical, physiological, and contextual variables. Eig
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: Delayed graft function (DGF) is a frequent early complication after kidney transplantation. We systematically reviewed artificial intelligence and machine learning (AI/ML) models that use routine clinical variables to predict DGF.
METHODS: This PROSPERO-registered review (CRD420261400263) followed PRISMA guidance. MEDLINE/PubMed, Embase, Web of Science Core Collection and Cochrane Library were searched for human studies, without date restriction. Studies that developed or validated AI/ML models for DGF prediction using routine donor, recipient, immunological, laboratory, ischaem…
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.
INTRODUCTION: Representatives of the trauma community have voiced a need for a new approach to developing clinical guidance. In this study, we test the initial acceptability of a proposed 12-step approach that aims to reduce the current clinical guidance timeline from more than 24 months to 24 weeks.
METHODS: Investigators hypothesized that artificial intelligence (AI) tools could be leveraged to improve and make the process of clinical guidance development more efficient, facilitating AI initial output that could later be reviewed by subject matter experts (SMEs), ensuring ethical standards …
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.
Cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome is an emerging clinical entity that highlights the complex, bidirectional interplay among car … rosstalk in CKM but also accelerate the discovery and validation of novel biomarkers. Concurrently, artificial intelligence serves as a pivotal tool for clinical translation, effectively integrating high-dimensional data to transform complex molecular profiles into actionable clinical insights. By enabling the construction of dynamic risk prediction and decision-support …
СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The rise in the number of surgeries per year has led to the development of many artificial intelligence models for predicting surgical complications. Despite their ever-growing use in healthcare, artificial intelligence is not up to the mark yet. We need to search and critically overcome the hurdles preventing their safe and reliable use in surgical care. This narrative review aims to find and analyze the main limitations and challenges of artificial intelligence in predicting surgical outcomes. Across the reviewed literature, key limitations were identified in four domains: data-related, meth…
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.
OBJECTIVES: This study evaluates the impact of the artificial intelligence (AI) application BoneViewTM within a radiographer-supervised clinical workflow and subsequent effects on patient management. We examine false AI findings to understand the clinical consequences in skeletal X-ray examinations of suspected fracture injuries.
MATERIALS & METHODS: This retrospective study was conducted at Bærum Hospital, Norway, where BoneViewTM was introduced within an AI-assisted radiographer-supervised emergency skeletal X-ray workflow in September 2023. The study included patients who were referred to …
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: Warfarin pharmacogenomics is critical due to its narrow therapeutic index and significant interpatient variability. While machine learning (ML) can predict anticoagulation control status (ACS), its "black-box" nature limits clinical translatability. Explainable Artificial Intelligence (XAI) addresses this by providing interpretable insights. This study applied ML and XAI to a warfarin pharmacogenomic dataset to predict poor ACS and explain model decisions. Methods: A post hoc analysis was conducted on a cross-sectional dataset of 232 patients receiving warfarin for ≥6 months. Data …
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.
Fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) is a widely used instrumental method for dysphagia, but its interpretation depends on lighting and evaluator experience. This study developed and validated a framework artificial intelligence (AI) and image processing to detect penetration, aspiration, and classify residues according to the Yale Pharyngeal Residue Severity Rating Scale (YPR-SRS). The system combines anatomical tracking of the epiglottis, arytenoids, and vocal folds with contrast adjustments, color-based segmentation, and enhancement filters, optimizing the visibility of cli…
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: Post-stroke epilepsy (PSE) is a common complication following a stroke and is a major cause of epilepsy in the elderly. Artificial intelligence (AI) is currently developing rapidly in the medical field and has a promising outlook in disease diagnosis, treatment, and prognosis.
METHODS: We screened five studies that fully met the requirements from the PubMed, Web of Science, and EMBASE databases using relevant search terms such as PSE and AI, and analyzed the role of AI in predicting and diagnosing PSE in these studies.
RESULTS: The results showed that the sensitivity of AI in p…
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.
BACKGROUND: Identifying high-risk patients in emergency departments (EDs) is crucial due to high mortality rate associated with sepsis and f … ariables, such as vital signs and clinical laboratory data, to classify patient characteristics. An artificial intelligence model generated a clustering plot based on the distance values of various variables, identifying five distinct clusters, each representing a unique clinical phenotype among the patient subtypes. In addition to analyzing the clinical phenotypes of ea …
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.
The grading classification of clear cell renal cell carcinoma (CCRCC) is a crucial prognostic factor. However, manual observation can lead to subjective and inconsistent diagnoses. In this study, we aimed to develop a deep-learning-based grading system for CCRCC using whole-slide image (WSI) and to predict disease progression. A total of 305 CCRCC cases were used to develop the renal cell carcinoma artificial intelligence diagnosis (RCCAID) model for grading (188 training, 47 verification, and 70 testing cases) and the renal cell carcinoma artificial intelligence prognostic (RCCAIP) progressio…
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.
Lung cancer remains the leading cause of cancer-related mortality worldwide, with early detection critical for improving outcomes. While low-dose computed tomography (CT) screening has demonstrated mortality benefits, its implementation is constrained by high false-positive rates and inter-observer variability. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool to enhance diagnostic accuracy. This systematic review evaluates the accuracy of AI models for early lung cancer detection. A systematic search was conducted across PubMed, Scopus, Embase, ACM Digital Library, and IEEE Xplore …
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.
Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-targeted therapies have revolutionized breast cancer treatment, necessitating standardized HER2 testing. However, current immunochemistry-based HER2 assessment faces challenges due to subjectivity and variability among observers, prompting the guidance of artificial intelligence (AI). We evaluated AI's efficacy in HER2 status assessment and treatment response prediction, especially focusing on complete and intense circumferential HER2-positive (3+) tumor cells. An AI-powered HER2 analyzer (Lunit SCOPE HER2, Lunit Inc., Seoul, South Korea) and thr…
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.
Intracranial aneurysm rupture is a major cause of hemorrhagic stroke and a significant contributor to human mortality. With the emergence of artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML) and deep learning (DL), a series of new approaches have been introduced to improve aneurysm detection, rupture assessment, risk prediction, and prognosis evaluation. This narrative review synthesizes the findings from 21 peer-reviewed studies identified through searches in PubMed, Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore, covering the period from June to September 2025. The reviewed studies e…
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: To externally validate an FDA-approved artificial intelligence (AI) tool for detecting heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) using echocardiographic video clips, comparing its performance to invasive haemodynamic criteria in a real-world referral cohort with unexplained dyspnoea.
METHODS: We retrospectively analysed 47 patients who underwent transthoracic echocardiography (TTE) and right heart catheterization (RHC), including 28 with both rest and exercise haemodynamics. The AI model evaluated apical 4-chamber video data and classified outputs as HFpEF, no HFpEF…
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Urbanized coastal zones are increasingly exposed to complex mixtures of pharmaceuticals and illicit drug markers (PhACs), yet ecological risk assessment (ERA) remains constrained by limited experimental chronic toxicity data, particularly for marine environments. Here, we applied an integrated Weight-of-Evidence (WoE) framework combining experimentally derived ecotoxicological endpoints with quantitative structure-activity relationship (QSAR)-based predictive toxicology tools (ECOSAR and VEGA) and an artificial-intelligence deep-learning model (TRIDENT) to assess chronic ecological risks of tw
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.
MedElevator
Войти в исследования