PURPOSE: The purpose of this study was to develop models that predict which patients with glaucoma will progress to require surgery, combining structured data from electronic health records (EHRs) and retinal fiber layer optical coherence tomography (RNFL OCT) scans.
METHODS: EHR data (demographics and clinical eye examinations) and RNFL OCT scans were identified for patients with glaucoma from an academic center (2008-2023). Comparing the novel TabNet deep learning architecture to a baseline XGBoost model, we trained and evaluated single modality models using either EHR or RNFL features, as
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: Percutaneous kyphoplasty (PKP) can restore spinal stability and relieve pain in patients with osteoporotic vertebral compression fractures (OVCF). However, in some cases, distal lumbosacral pain (DLP) persists postoperatively, affecting patients' expectations of the surgery and their recovery to activities of daily life.
OBJECTIVE: To use artificial intelligence to predict DLP post-PKP for OVCF, thereby providing personalized treatment plans for patients with OVCF.
STUDY DESIGN: Retrospective study.
SETTING: The study was carried out at a university hospital.
METHODS: A univari…
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.
While artificial intelligence (AI) is gaining attention in rheumatology, little is known about patient perspectives. This study addresses this gap by examining patients' experiences and attitudes toward AI. A nationwide, cross-sectional, web-based survey was conducted between March and May 2025 among adult patients with rheumatic diseases in Germany. Data were analyzed descriptively and with cluster analysis. A total of 778 patients completed the survey (70.4% female, mean age 51.3 years). The most common diagnosis was rheumatoid arthritis (31.7%). While 26.8% reported current AI use for healt…
СтатьяПоддержка 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.
Changes in specific immune cell lineages, such as T and B cells, play a central role in the pathogenesis of rheumatoid arthritis (RA). However, a comprehensive evaluation of systemic immune cell changes in RA remains limited. Immune cell proportions of 104 subsets across granulocyte, T-cell, B-cell, and innate lineages were profiled by flow cytometry in 21 new-onset RA patients and 21 healthy controls. Non-parametric tests compared groups, followed by training a logistic regression-based AI model with cross-validation to characterize RA immune profiles and assess each subset's contribution. Am
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.
Adolescent Idiopathic Scoliosis is a complex three-dimensional spinal deformity that typically develops between the ages of 10 and 18 years. If untreated, this condition can significantly impair a patient's quality of life and functional capabilities. Continuous monitoring is crucial due to the potential progressive nature of spinal curvature. This study introduces an innovative Mixed Reality approach to spine visualization using the HoloLens 2 head-mounted display. The primary objective was to develop an Artificial Intelligence-enhanced application capable of detecting a patient's back and id…
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: Accurate deformity classification and fusion-level planning are essential in adolescent idiopathic scoliosis (AIS) surgery and are traditionally guided by Cobb angle measurement and the Lenke system. Multimodal large language models (LLMs) (e.g., ChatGPT-4.0; Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1-0528 Chat) are increasingly used for image interpretation despite limited validation for radiographic decision-making. This study evaluated the agreement and reproducibility of contemporary multimodal LLMs for AIS assessment compared with expert spine surgeons. Methods: This singl
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.
Point-of-care (POC) infectious disease diagnostics are reshaping global health by delivering rapid, decentralized, and clinically actionable results that link bedside testing to population-level surveillance. Valued at approximately USD 53 billion in 2024 and projected to nearly double by 2033, the global POC diagnostics market is driven by infectious disease assays and accelerated by innovations in molecular amplification, biosensors, microfluidics, and artificial intelligence (AI). This review integrates current evidence across technological, clinical, regulatory, and public health domains. …
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: Treatment-resistant choroidal neovascularization (CNV) remains a major challenge despite anti-VEGF therapy. Faricimab, with dual inhibition of VEGF-A and Ang-2, offers a novel approach. The purpose of this study was to evaluate its effect using advanced OCTA-based vascular analysis and AI-assisted anatomical assessment, providing new insights into therapeutic response in resistant CNV.
METHODS: This retrospective study analyzed OCTA and OCT biomarkers before and after treatment switch in patients with CNV that was resistant to prior anti-VEGF therapy. Quantitative vascular analy
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: This study aims to evaluate organs-at-risk (OARs) segmentation variability across 8 commercial artificial intelligence (AI)-based segmentation software using independent multi-institutional data sets, and to provide recommendations for clinical practices using AI-segmentation.
METHODS AND MATERIALS: A total of 160 planning computed tomography image sets from 4 anatomic sites: head and neck, thorax, abdomen, and pelvis were retrospectively pooled from 3 institutions. Contours for 31 OARs generated by the software were compared to clinical contours using multiple accuracy metrics, incl…
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.
OBJECTIVE: The study objective was to compare Random Survival Forest, a machine learning method, with Cox proportional hazards models in predicting long-term mitral valve repair durability, focusing on clinical utility and personalized decision-making.
METHODS: We analyzed 444 patients undergoing primary mitral valve repair for degenerative mitral regurgitation (2008-2024). The primary outcome was mitral repair failure, defined as recurrent regurgitation/stenosis or reintervention. Random Survival Forest and penalized Cox proportional hazards models were compared for predictive accuracy and i
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/AIMS: Artificial intelligence (AI) has shown potential in analyzing electromyography (EMG) signals, but clinical applicability remains limited by studies based on small, curated datasets, and variable accuracy. This study evaluated AI performance in classifying needle electromyography (EMG) signals as muscle activity versus background/noise/artifact, and then in distinguishing three clinical categories: amyotrophic lateral sclerosis (ALS), myopathy, and non-disease controls.
METHODS: Data from the Cleveland Clinic Foundation EMG Database (CCFDB), a large clinically acquired EMG d…
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.
Tremor-dominant Parkinson's disease (TD) and Essential Tremor (ET) are the two most common types of tremors, posing huge challenges in diagnosis. This study was to investigate the pathogenesis of tremors using brain morphology and employ artificial intelligence techniques for distinguishing them. The cortical thickness differences in TD were primarily centered on the right precuneus, while in ET were mainly observed in the right medial orbitofrontal cortex. Subcortical analysis revealed that TD patients primarily exhibited an increase in pallidum, whereas ET patients showed a significant reduc…
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: Computer perception (CP) technologies hold significant promise for advancing precision mental health care systems, given their a … NCLUSIONS: This study advances empirical understanding of how trust is formed and calibrated around artificial intelligence-based CP technologies. While trust is commonly framed as a function of technical performance, our findings show that it is deeply shaped by cognitive heuristics, social relationships, and alignment with entrenched epistemologies. These dynamics can …
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: Chest radiography (CXR) is the most frequently performed radiological exam worldwide, but reporting backlogs, caused by a shortage of radiologists, remain a critical challenge in emergency care. Artificial intelligence (AI) triage systems can help alleviate this challenge by differentiating normal from abnormal studies and prioritizing urgent cases for review. This study aimed to externally validate TRIA, a commercial AI-powered CXR triage algorithm (NeuralMed, São Paulo, Brazil). Methods: TRIA employs a two-stage deep learning approach, comprising an image segmentation module that…
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: Visual analysis of paranasal sinuses (PNS) on computed tomography (CT) images requires interpretation and reporting of sinus involvement and other anatomical factors. This is time consuming, labour intensive and subjective. Artificial intelligence (AI)-based machine learning (ML) tools are under development for analysis of radiological images. The scope of this study was to develop and evaluate a coding-free ML model for automated identification of PNS on CT images.
METHODS: A total of 19,119 anonymous coronal images retrieved from 90 CT studies were included. All images were anno…
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: The COVID-19 pandemic has transitioned into an endemic phase with heterogeneous resurgences. Despite widespread vaccination and public health measures, the interplay of viral evolution, population immunity, and environmental factors drives diverse global patterns of COVID-19 burden. However, how these systematic factors dynamically shape disease transmission and severity across populations remains incompletely understood.
OBJECTIVE: This study aims to determine the relative contributions and temporal dynamics of viral variants, population immunity (natural infection and vaccinatio
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. Chest radiographs play a crucial role in tuberculosis screening in high-prevalence regions, although widespread radiographic screening requires expertise that may be unavailable in settings with limited medical resources. OBJECTIVE. The purpose of this study was to evaluate a multimodal generative artificial intelligence (AI) model for detecting tuberculosis-associated abnormalities on chest radiography in patients undergoing tuberculosis screening. METHODS. This retrospective study evaluated 800 chest radiographs obtained from two public datasets originating from tuberculosis scre…
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: Endobronchial ultrasound (EBUS) is a widely used imaging modality for evaluating thoracic lymph nodes (LNs), particularly in the staging of lung cancer. Artificial intelligence (AI)-assisted EBUS has emerged as a promising tool to enhance diagnostic accuracy. However, its effectiveness in differentiating benign from malignant thoracic LNs remains uncertain. This meta-analysis aimed to evaluate the diagnostic performance of AI-assisted EBUS compared to the pathological reference standards.
METHODS: A systematic search was conducted across PubMed, Embase, and Web of Science for stud…
СтатьяМетаанализСистематический 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.
Background/Objectives: Adrenocortical carcinoma (ACC) is a rare, aggressive malignancy with poor prognosis, particularly in metastatic cases. The Ki-67 proliferation index is a recognized marker of tumor aggressiveness, yet its role in guiding diagnostic imaging and surgical decision-making remains underexplored. This study evaluates Ki-67's predictive value for metastasis at diagnosis, leveraging artificial intelligence (AI) to inform personalized, minimally invasive strategies for ACC management. Methods: We retrospectively analyzed 53 patients with histologically confirmed ACC from the Adre…
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