Postoperative computed tomography (CT) segmentation provides invaluable information for reconstruction verification, follow-up treatment, education, and patient communication, while it remains the most challenging task due to gross anatomical variations and heavy metallic artefacts in the closed-loop workflow of computer-assisted jaw reconstruction (CAJR). This study evaluated the performance of artificial intelligence (AI)-enabled segmentation on postoperative CT. The outcomes of AI-enabled segmentation of postoperative CT were compared to clinical routine segmentation methods as the benchmar…
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.
PURPOSE: To quantify retinal layer changes and visual outcomes in eyes with silicone oil (SO) endotamponade for rhegmatogenous retinal detachment using OCT biomarkers and prediction models.
METHODS: Seventy-six eyes with SO endotamponade underwent macular volume OCT at SO insertion and just before SO removal. An automated segmentation tool quantified retinal nerve fiber layer (RNFL), ganglion cell layer + inner plexiform layer (GCL+IPL), other retinal layers, and fluid (SRF, IRF). Eyes with and without macular edema (ME) during tamponade were compared. A random forest classifier explored pred
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.
Clinical and radiological outcomes after Stereotactic radiosurgery (SRS) for lung cancer brain metastases are heterogeneous, and prescriptio … horizon-specific local control probabilities and model-based prescription dose recommendations. An Artificial Intelligence framework integrating time-to-event prediction with outcome-linked dose sweeping can provide individualized GKRS decision support for lung cancer brain metastases by delivering quantitative local control forecasts and model-based dose recommendation …
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: Remote mountainous areas face severe challenges regarding medical resource scarcity and delayed emergency treatment. While the "Walking Hospital" model has physically descended medical hardware to the village level, the efficacy of these interventions is bottlenecked by the limited diagnostic capabilities of grassroots doctors.
METHODS: This narrative review synthesizes literature identified through searches in PubMed, IEEE Xplore, and Web of Science, focusing on articles published between January 2017 and March 2026. Keywords included "mobile health", "artificial intelligence", "…
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: With rapid expansion of artificial intelligence (AI) in clinical documentation, responsible implementation of this tool is imperative in preserving the patient-physician relationship. Orthopaedic oncologists were surveyed to assess their utilization of, and attitudes towards, ambient listening software.
METHODS: An anonymous, voluntary, IRB-exempt survey (Appendix) was reviewed and distributed to members of the MSTS via the society's email listserv and distributed in paper and electronic formats to attendees at the AAOS Oncology Subspeciality day from March 14 to May 22, 2025.
…
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.
PURPOSE: Rectovaginal fistula from perineal body injury during delivery is rare, with limited case volumes preventing standardized protocols. We developed an AI system for anatomical landmark detection and evaluated its educational potential during surgery.
METHODS: This pilot feasibility study developed an AI system using HyperSeg semantic segmentation to detect anatomical landmarks (perineal body, vaginal wall, rectum) during rectovaginal fistula repair. Training data comprised 2000 annotated images from 10 cases; 100 images from 5 independent cases served as the test dataset. Dense samplin
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: To improve screening for cardiac amyloidosis (CA), several models using artificial intelligence (AI) and conventional statistics have been developed. However, few data are available to compare the relative utility of these tools. In this study, models were compared to determine their potential roles in optimizing diagnostic algorithms.
METHODS: In this retrospective cohort study at a tertiary medical center, patients referred for cardiac scintigraphy for the detection of transthyretin amyloid CA (ATTR-CA) who underwent electrocardiography (ECG) and transthoracic echocardiography w…
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: Cardiac amyloidosis (CA) is an underdiagnosed yet treatable cause of heart failure in which timely diagnosis is essential to initiate life-prolonging therapies. While artificial intelligence (AI)-based tools using transthoracic echocardiography (TTE), electrocardiography, or electronic health records have demonstrated promise for CA detection, most rely on single data sources. We aimed to evaluate whether integrating clinical, laboratory, and TTE biomarkers improves the performance of an existing TTE-based AI model for CA detection.
METHODS: We developed and tested a combined AI 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.
PURPOSE: Integration of various sources of information for prediction of disease progression is an unmet need in glaucoma diagnostics. We designed a deep learning-based prognostic model incorporating clinical and structural data for forecasting functional glaucoma progression and compared its performance to clinicians.
DESIGN: Retrospective, comparative cohort study of prognostic accuracy.
SUBJECTS: We included 1599 eyes (908 patients) with definite or suspected glaucoma with ≥5 24-2 visual fields (VF) and 3 or more years of follow-up.
METHODS: VF mean deviation (MD) rates of change were es
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Hypertension remains a major global health challenge, significantly increasing cardiovascular and all-cause mortality risks. While exercise therapy is effective, conventional approaches face limitations in accessibility and personalization, compromising adherence. Artificial intelligence (AI)-assisted remote rehabilitation enables real-time monitoring and personalized guidance, offering a promising alternative. Nevertheless, its clinical benefits and applicability require further systematic validation.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the efficacy of an 8-week AI-assisted t…
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.
Ultrasound-guided regional anesthesia (UGRA) has revolutionized regional anesthesia by enabling direct visualization of neural structures, surrounding anatomy, and local anesthetic spread. However, consistent needle visualization remains challenging due to anisotropy, steep insertion angles, tissue deformation, and ultrasound artifacts, potentially increasing procedural difficulty and the risk of complications such as vascular puncture, pneumothorax, or intraneural injection. Recent advances in artificial intelligence (AI) offer promising solutions. Artificial intelligence-assisted ultrasound …
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 article explores the clinical value of the artificial intelligence computer-aided diagnosis system in the diagnosis of superficial lymph nodes. In this study, characteristic ultrasonic parameters of 185 cases of lymph nodes (including 110 benign and 75 malignant) confirmed by pathology were quantified by the superficial lymphadenopathy computer-aided diagnosis system, including margin, appearance, medulla proportion, medulla distribution, echogenicity, echogeneity, vascular density, and vascular pattern. A nonparametric rank sum test was used between the parameters. The sensitivity, speci…
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.
In this study, we aimed to establish and evaluate an index to define keratoconus progression based on map images obtained from anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT) and age through deep learning. AS-OCT images and patient data were retrospectively retrieved from Hospital records. Classifiers for each of the six types of images were created using machine learning, and an index was established for judging keratoconus progression from the output adjusted or unadjusted for age. A total dataset of 2006 paired AS-OCT images from longitudinal examinations (positive: 883, negative: 11
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.
Artificial intelligence (AI) in dermatology has moved beyond the early paradigm of single-image classification. Dermatological diagnosis is achieved based on morphology, distribution, symptoms, tactile findings, temporal evolution, patient history, histopathology, and treatment response. Clinically important differentials, such as eczema versus psoriasis, cutaneous T-cell lymphoma versus chronic dermatitis, drug eruption versus viral exanthem, lupus erythematosus versus dermatomyositis, and melanoma versus atypical nevus, are rarely resolved with one photograph alone. This review therefore fra…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To evaluate the impact of four commercially available AI solutions for chest radiography on diagnostic performance, workflow efficiency, and clinical decision-making in a real-world setting.
MATERIALS AND METHODS: In this prospective, monocentric, crossover reader study, five readers (one to six years of experience) assessed 1200 consecutive patients undergoing chest radiography (1861 total radiographs) for pulmonary infiltrates, pleural effusions, mediastinal masses, pneumothorax, and pulmonary nodules under five conditions: without AI and with each of four AI algor
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 early identification of mortality risk in patients with tuberculosis (TB) and severe malnutrition (BMI <16 kg/m2) is critical for optimizing clinical outcomes. In this three-year ambispective study (October 1, 2021–September 30, 2024), conducted at Leamna Hospital, a reference center for the Oltenia Region, Romania, 216 patients with pulmonary tuberculosis were selected from a total of 3,547 TB cases for analysis. We assessed all-cause in-hospital mortality during the index admission only (from admission to discharge); deaths after discharge or during subsequent admissions were excluded, p
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: Tuberculosis (TB) remains a leading cause of infectious disease mortality worldwide, and treatment failure contributes to ongoing transmission, drug resistance, and poor clinical outcomes. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) approaches have attracted growing interest in predicting TB treatment outcomes, but the literature is heterogeneous and lacks a comprehensive synthesis.
METHODS: We systematically searched PubMed/MEDLINE and Embase (January 2000-October 2025) for studies developing or validating AI/ML models to predict TB treatment failure. Two reviewers ind…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Brain metastases (BM) from renal cell carcinoma (RCC) are associated with poor prognosis and limited survival. Prognostic tools specific to patients with RCC undergoing surgical resection of BM are lacking, and current models do not incorporate advanced machine learning (ML) approaches. This study aimed to develop and validate an ML-based model to predict overall survival (OS) after BM resection in RCC.
METHODS: We retrospectively analyzed 253 patients with histologically confirmed RCC and radiographically or pathologically confirmed BM who underwent neurosurgical resection at a t
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: Colorectal cancer (CRC) is frequently diagnosed at advanced stages owing to the insidious nature of its early clinical manifestations and the lack of validated screening modalities. This diagnostic delay presents a substantial therapeutic challenge, underscoring the need to develop population-based screening strategies. Based on laboratory data, this study constructed a diagnostic model for CRC to explore a screening strategy for population-based tumor census.
METHODS: In this retrospective case-control study, we analyzed anonymized laboratory parameters and baseline demographic a
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: Artificial intelligence technologies are increasingly transforming mental healthcare through predictive analytics, language-based systems and digital innovations. Mental health nurses play a central role in implementing and evaluating these technologies.
AIM/QUESTION: This bibliometric review aimed to analyse publication trends, knowledge structures, influential contributions and emerging themes in artificial intelligence research within mental health nursing.
METHOD: A comprehensive search of the Scopus database was conducted in May 2026. After eligibility screening following …
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