IntroductionWilderness medicine (WM) multiple-choice questions (MCQs) are a tool used for education and assessment. This study evaluates MCQs generated by a general large language model artificial intelligence (AI), a grounded AI (based on WM resources), and human experts while also assessing potential time savings for educators.MethodsA randomized 45-question test was created from a general Gemini AI, a grounded Gemini AI, and human written questions (with 15 questions from each source). The grounded Gemini AI was a version grounded on Auerbach's Wilderness Medicine and Wilderness Medical Soc…
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.
Linagliptin, a DPP-4 inhibitor commonly used in the management of diabetes mellitus, has shown potential activity in polycystic ovary syndrome (PCOS). Linagliptin's therapeutic effectiveness is limited by its poor membrane permeability and low oral bioavailability. This study aimed to formulate hyaluronic acid-coated liposomal linagliptin optimized through I-optimal design and AI-based entrapment efficiency (EE%) prediction. The effects of hyaluronic acid and drug concentrations on particle size (PS), polydispersity index (PDI), zeta potential (ZP), and EE% were systematically evaluated to dev
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.
Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapy has transformed the treatment of hematologic malignancies, yet its efficacy in solid tumors and durability across broader application remain limited. A central challenge lies in how CAR signaling is initiated, amplified, and regulated over time. Unlike the native T cell receptor (TCR), CARs are synthetic, modular receptors whose signaling output is dictated by the composition and spatial organization of their extracellular, transmembrane, and intracellular domains. Emerging evidence suggests that CAR signaling requirements are not static: insuffic
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.
Outpatient clinic letters are a cornerstone of clinical communication but frequently exceed recommended reading levels, limiting patient comprehension and engagement. Large Language Models (LLMs) and Artificial Intelligence (AI) have been proposed as scalable tools for generating and simplifying these documents, but the evidence regarding their clinical accuracy, safety, and effectiveness remains fragmented. We conducted a systematic review of studies evaluating AI or LLMs for generating, simplifying, or enhancing outpatient clinic letters. Five databases (PubMed, EMBASE, Web of Science, CENTR…
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 emerged as a promising tool for prostate cancer (PCa) risk stratification and outcome prediction. However, current studies often lack multicenter external validation, have limited sample sizes, present significant intermodel variability, and face overfitting concerns.
OBJECTIVE: This study aimed to comprehensively evaluate the diagnostic performance of magnetic resonance imaging (MRI)-based AI models in predicting biochemical recurrence (BCR) of PCa.
METHODS: Systematic searches were conducted in the PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Li…
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.
Infertility affects approximately one in six people globally and demand for ARTs, is expected to rise as parenthood is increasingly delayed. … potential, and embryo ploidy status suggests that metabolic imaging, particularly when paired with artificial intelligence (AI), could enable automated, objective decision support for gamete and embryo selection. Finally, we briefly outline how AI could convert complex metabolic imaging data into clinically interpretable decision-support outputs for embryo ranking and r …
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.
PURPOSE: Patients with prostate cancer (PC) face complex treatment decisions and often struggle to recall information from consultations. Artificial intelligence(AI)-generated summaries have potential to improve recall, but summaries of key concepts from unstructured transcripts often lack focus and quality. We investigated whether natural language processing (NLP) preprocessing before AI summarization improves topic concordance and quality of risk information in AI summaries.
MATERIALS AND METHODS: We audio-recorded and transcribed 42 PC consultations. Validated NLP models identified sentenc…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Based on the current application status and existing challenges of artificial intelligence (AI) in the management of neonatal jaundice in primary medical institutions in China, a multidisciplinary expert panel was convened, including specialists from neonatology, pediatrics, child healthcare, obstetrics, public health, information management, and health administration, to develop the "Expert consensus on artificial intelligence-assisted monitoring and management of neonatal jaundice in primary medical institutions (2026)". This consensus focuses on how AI-assisted monitoring and management can…
СтатьяConsensus StatementАннотация на английскомПолный 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 shift toward precision medicine has transformed clinical trial design and drug delivery, yet persistent gaps in data diversity continue to contribute to health disparities. Broad representation and precision stratification are not competing goals; rather, representative datasets are the necessary foundation for identifying clinically meaningful molecular, demographic, environmental, and social subgroups. Despite regulatory mandates and advances in molecular biology, artificial intelligence (AI), and adaptive trials, patient datasets remain heavily skewed toward European populations, with c…
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 systematic review evaluates the available evidence on the efficacy of commercially available AI-software applications for lung nodule assessment on CT scans.
MATERIALS AND METHODS: In adherence to PRISMA guidelines, a thorough search of electronic databases was conducted (January 2012-November 2024) to identify studies on CE-marked and/or FDA-cleared AI-based systems for evaluating pulmonary nodules on CT scans. Articles were systematically categorised using the Radiology AI Deployment and Assessment Rubric (RADAR) to assess the evolution of efficacy over time across various
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: Communication skills are a core competency in the AETCOM (Attitude, Ethics, and Communication) module of the Competency-Based Medical Education curriculum. They are essential for building trust, taking accurate history, explaining interventions, obtaining informed consent, showing empathy, and managing challenging situations. Traditional assessments, such as Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs), standardized patients, and mini clinical evaluation exercise (mini-CEX), are reliable but resource-intensive, are limited in frequency, and often provide delayed feedback.
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: Emergency departments (EDs) operate under time pressure, diagnostic uncertainty, and cognitive overload. Artificial intelligence (AI)-driven clinical decision support systems (CDSS) promise to enhance diagnostic accuracy, risk stratification, and workflow efficiency. However, translation from algorithmic performance to bedside integration remains inconsistent.
MAIN BODY: This narrative review synthesizes current evidence on AI-based CDSS in emergency medicine, focusing on diagnostic performance, clinical impact, and implementation barriers. Literature published between 2015 to Dec…
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) has shown promise for automating spinal alignment assessment in adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, AI models typically exhibit reduced accuracy and robustness when deployed across multiple medical centers due to variability in imaging protocols and data characteristics, potentially compromising clinical diagnosis and treatment decisions.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a real-time, plug-and-play data transformation method to enhance the robustness of deep learning models against data heterogeneity in radiographs, thereby improving t…
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.
Periodontal disease is one of the most common diseases in stomatology. With the continuous development of artificial intelligence (AI), its integration with periodontology is rapidly evolving. However, a comprehensive bibliometric analysis mapping this interdisciplinary field is currently lacking. We conducted a bibliometric analysis by retrieving publications related to AI and periodontal disease from the Web of Science Core Collection (WoSCC) for the period January 2007 to July 2025. Data processing and visualization were performed using R (Bibliometrix), VOSviewer, and CiteSpace. A total of…
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: Advances in Artificial Intelligence (AI) have opened new opportunities for improving detection, as well as the accuracy and efficiency of imaging interpretation in axial spondyloarthritis (axSpA). The aim of this study is to summarize the performance of AI techniques versus human reader in interpreting imaging modalities (magnetic resonance imaging [MRI], computed tomography [CT] and conventional radiography [CR]) in axSpA.
METHODS: In line with the PRISMA guidelines, a systematic literature review was conducted across PubMed and Scopus for studies published between 1st January 20…
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: In scoliosis imaging education, the traditional lecture-based learning model can lead to low student engagement and present challenges in developing clinical thinking abilities and diagnostic skills. This study aims to evaluate the effectiveness of integrating three-dimensional (3D) printing and artificial intelligence (AI) technologies with traditional teaching methods in scoliosis education through objective and subjective assessments, and explore the integrated teaching method for medical imaging to address the limitations of traditional lecture-based teaching, thereby providing…
СтатьяРандомизированное 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.
Tuberculosis (TB) remains the leading cause of death from infectious diseases globally, with significant diagnostic challenges in low- and middle-income countries. Artificial intelligence (AI) analysis of cough sounds could offer an inexpensive and accessible solution for detecting TB. This systematic review and meta-analysis evaluated the diagnostic accuracy of AI-based cough sound analysis for screening TB and identified key methodological gaps. We performed a systematic review (PROSPERO: CRD420250656065), searching PubMed, Scopus, IEEE, Web of Science, and CINAHL for studies published betwe…
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.
PURPOSE: To critically assess artificial intelligence (AI)-based radiographic models for quantitative measurement, localization/detection, segmentation/keypoints, diagnostic classification, and severity or morphology assessment of peri-implant marginal bone loss (MBL) and peri-implantitis-related bone defects.
METHODS: PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Embase, the Cochrane Library, Google Scholar, and reference lists were searched from inception through August 11, 2026. Eligible original studies evaluated AI-based radiographic assessment of existing dental implants. Quality Assessment o…
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.
The primary objective of this study is to compare the quality and readability of patient education materials generated by a general-purpose … ine-based content and reinforcement learning improves the quality, neutrality, and accessibility of artificial intelligence-generated patient education materials, offering a scalable tool to enhance health literacy and support shared decision-making in knee osteoarthritis care. Cite this article as: Öner SK, Demirkiran ND, Canlı EA, Bilir A. Gonarthrosis Advisor vs Ch …
СтатьяСравнительное 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: Since the emergence of the Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), artificial intelligence (AI) has change how medical information is accessed, processed, and utilized. However, its use in clinical environments, particularly in plastic surgery, poses ethical, medical, and safety challenges, especially when it is employed to generate aesthetic recommendations without appropriate professional supervision.
METHODS: A descriptive analysis was conducted using standardized medical photographs of 20 female patients under 50 years of age from the author's clinical database. Fro…
СтатьяСравнительное 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.
MedElevator
Войти в исследования