In this study, in order to maximize the biological activity of Artemisia herba-alba Asso, extraction conditions were optimized by two different methods: Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Network-Genetic Algorithm (ANN-GA). A total of 27 experimental conditions were created by evaluating the parameters of extraction temperature (45, 55 and 65 °C), time (5, 10, 15 h) and ethanol/water ratio (0, 50, 100%) and the obtained data were applied to the optimization algorithms. ANN-GA method provided higher biological activity parameters compared to RSM. The TAS value of the extra
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 provide real-world evidence of the clinical characteristics and outcomes of localized and locally advanced prostate cancer patients (LPC/LAPC). MATERIALS & METHODS: Observational and retrospective analysis using secondary data from electronic health records (EHR) of prostate cancer (PC) patients in eight Spanish hospitals (2014–2018). Data was extracted and analyzed using EHRead® technology, based on natural language processing and machine learning. LPC/LAPC patients were included and stratified by risk and by first treatment received. RESULTS: Twenty-two thousand one hundred sixty
СтатьяНаблюдательное 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.
STATEMENT OF PROBLEM: Intraoral scanners and artificial intelligence (AI) have been widely used for caries detection because they save time and improve the caries diagnosis process. However, early caries detection remains a challenge, and dentists rely on subjective methods for diagnosis.
PURPOSE: The purpose of this clinical trial was to develop and evaluate the performance of an AI model for caries detection by integrating intraoral scans of permanent teeth with the traditional diagnostic clinical examination method to enhance diagnostic performance and reduce subjectivity. The developed mo…
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: Radiofrequency ablation (RFA) and cryoanalgesia are minimally invasive procedures used when conservative medical management fails and there are positive diagnostic blocks. Although both radiofrequency ablation (RFA) and cryoanalgesia are straightforward techniques, the increasing workload of physicians is leading to less time available for patient interaction, including addressing questions about indications, feasibility, long-term effectiveness, and potential complications. Generative artificial intelligence (AI) chatbots, such as ChatGPT, have the potential to reduce physician bu…
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: Artificial intelligence (AI) techniques, particularly those using machine learning and deep learning to analyze multimodal imaging data, have shown considerable promise in enhancing preoperative prediction of extraprostatic extension (EPE) in prostate cancer.
OBJECTIVE: This meta-analysis compares the diagnostic performance of AI-enabled imaging techniques with that of radiologists for predicting preoperative EPE in prostate cancer.
METHODS: We conducted a systematic literature search in PubMed, Embase, and Web of Science up to September 2025, following PRISMA-DTA (Preferred Repo…
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.
Challenging samples in capillary electrophoresis (CE)-based short tandem repeat (STR) analysis often produce artefactual signals that cannot be completely filtered out by expert electropherogram (EPG) reading systems, complicating allele interpretation. Previous studies have demonstrated the potential of artificial intelligence (AI) to address this issue by accurately distinguishing allele signals from artefacts in EPGs. Traditional machine learning models offer significant advantages in enhancing the interpretability and transparency of AI models used in DNA analysis, particularly in criminal…
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.
OBJECTIVE: We aim to conduct a systematic review of the literature to evaluate the effectiveness of artificial intelligence prediction models in predicting complications in adult patients undergoing surgery for degenerative thoracolumbar pathology compared with other commonly used prediction techniques.
METHODS: A systematic literature review was conducted in Medline/Pubmed, Cochrane Library, and Lilacs/Portal de la BVS to identify machine learning models in predicting complications in patients undergoing surgery for degenerative thoracolumbar spine pathology between January 1, 2000, and May …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Constrictive pericarditis (CP) is a rare but significant pericardial disease resulting in impaired ventricular filling and heart failure symptoms, often following cardiac surgery. Its clinical presentation complicates diagnosis, mimicking other causes of heart failure. Recent technological advances, including artificial intelligence (AI)-based non-invasive pulse wave analysis (AI-PWA), have the potential for improved haemodynamic assessment and clinical decision-making.
OBJECTIVES: This study evaluates the clinical utility of AI-PWA in assessing central aortic blood pressure (CABP…
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 & AIMS: We aimed to develop and validate an artificial intelligence score (gender-equity model for liver allocation using artificial intelligence [GEMA-AI]) to predict liver transplantation (LT) waiting list outcomes using the same input variables contained in existing models.
METHODS: This was a cohort study including adult LT candidates enlisted in the United Kingdom (2010-2020) for model training and internal validation and in Australia (1998-2020) for external validation. GEMA-AI combined international normalized ratio, bilirubin, sodium, and the Royal Free Hospital glomerular …
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 order to understand the role of horses in ecosystems and to effectively use their grazing in the protection of grasslands, it is important to assess where they primarily stay, followed by whether these habitats are used for grazing or resting. The main goal of the study was the model development based on artificial intelligence tools which allow to distinguish the basic levels of activity performed by horses using data from an accelerometer mounted in a collar worn by animals. The model calibration was based on direct observations of five randomly selected Polish primitive horse mares. In o…
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.
PurposeThis meta-analysis aimed to assess the diagnostic performance of artificial intelligence for detecting sepsis in intensive care unit.MethodsA thorough literature search was performed using PubMed, Embase, and Web of Science to locate relevant studies published through November 2024. The selected studies specifically examined the diagnostic accuracy of artificial intelligence in identifying septicemia. To estimate pooled sensitivity and specificity values, a bivariate random-effects model was employed, with results reported alongside 95% confidence intervals. Heterogeneity across studies…
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: To explore the feasibility of a coronary angiography-based method developed with artificial intelligence which was able to automatically and quickly calculate coronary volumetric blood flow and coronary flow reserve (CFR), and explore the differences in CFR after injection of different vasodilators. Methods: This was a observational study screening patients with suspected coronary artery disease who underwent coronary angiography From June to September 2022 in Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences. Patients without obstructive coronary artery disease in the left anter…
СтатьяНаблюдательное исследованиеАннотация 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.
PURPOSE: Chemotherapy administration is a balancing act between giving enough to achieve the desired tumour response while limiting adverse effects. Chemotherapy dosing is based on body surface area (BSA). Emerging evidence suggests body composition plays a crucial role in the pharmacokinetic and pharmacodynamic profile of cytotoxic agents and could inform optimal dosing. This study aims to assess how lumbosacral body composition influences adverse events in patients receiving neoadjuvant chemotherapy for rectal cancer.
METHODS: A retrospective study (February 2013 to March 2023) examined the
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.
PURPOSE: Our systematic review aims to evaluate the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques for the automatic segmentation, quantification, and treatment planning of brain arteriovenous malformations (AVMs).
METHODS: A Preferred Reporting Items for systematic reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guided systematic review was conducted using specific keywords and Boolean operators across PubMed, ScienceDirect, Scopus, and Web of Science. Studies were included based on the use of AI or machine learning (ML) models for imaging-based analysis of arteriovenous…
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.
INTRODUCTION: Forward military field hospitals often operate in battle zone environments where access to specialized personnel, such as radiologists, is limited, complicating the accuracy of diagnostic imaging. Chest radiographs are crucial for assessing thoracic injuries and other conditions, but their interpretation frequently falls to non-radiologist personnel. This study evaluates the effectiveness of an artificial intelligence (AI)-assisted model in enhancing the diagnostic accuracy of chest radiographs in such resource-limited settings.
METHODS: Nine board-certified military physicians …
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: Perinatal depression and anxiety significantly impact maternal and infant health, potentially leading to severe outcomes like pr … ed for new tools to improve clinical decision-making.
OBJECTIVE: We explored different explainable artificial intelligence (XAI)-powered machine learning techniques for developing culturally informed, strengths-based predictive modeling of perinatal psychological distress among Aboriginal mothers. The model identifies and evaluates influential protective and risk factor …
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.
Pregnancy orchestrates a rare physiological transformation across vascular, immune, and metabolic systems. When this dynamic balance is disr … cular physiology systemically and how this remodeling may go awry. Here we present Visionary AI, an artificial intelligence platform that integrates ultra-widefield retinal imaging (200°) with biologically grounded vascular modeling to predict hypertensive disorders of pregnancy early in gestation. Unlike prior approaches that rely on generic deep learning models and cli …
СтатьяПрепринтПолный 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 test the performance of an artificial intelligence-based computer-aided diagnosis (AI-CAD) designed for full-field digital mammography (FFDM) when applied to synthetic mammography (SM).
MATERIALS AND METHODS: We analyzed 501 women (mean age, 57 ± 11 years) who underwent preoperative mammography and breast cancer surgery. This cohort consisted of 1002 breasts, comprising 517 with cancer and 485 without. All patients underwent digital breast tomosynthesis (DBT) and FFDM during the preoperative workup. The SM is routinely reconstructed using DBT. Commercial AI-CAD (Lunit Insight MM…
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.
Craniosynostosis is a congenital condition characterized by premature fusion of a newborn's cranial bones, impeding brain growth and causing disfiguration. Early diagnosis allows less invasive surgery and better outcomes, but diagnosis is often delayed and current practice often relies on computed tomography (CT), exposing infants to radiation. Routine head photography offers a safer alternative, and advances in artificial intelligence (AI) provide an opportunity to detect this condition earlier. We evaluated three state-of-the-art architectures: EfficientNet-B7, ResNet-50, and ResNet-152, tra…
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop a deep learning-based model to predict the risk of high-risk extra-glandular organ involvement (HR-OI) in patients with Sjogren's syndrome (SS) using whole-slide images (WSI) from labial gland biopsies.
METHODS: We collected WSI data from 221 SS patients. Pre-trained models, including ResNet50, InceptionV3, and EfficientNet-B5, were employed to extract image features. A classification model was constructed using multi-instance learning and ensemble learning techniques.
RESULTS: The ensemble model achieved high area under the receiver operating characte
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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