Background: Artificial intelligence (AI) is one of the most influential technological innovations in contemporary mental healthcare. Advances in machine learning, natural language processing, conversational agents, and large language models have accelerated the integration of AI into clinical practice, professional education, and healthcare. Despite its increasing adoption, important questions remain regarding its clinical effectiveness, implementation, safety, and ethical governance. Objective: This systematic review aimed to synthesize the current evidence on the application of artificial in…
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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: Atherosclerosis (AS) is the core pathological foundation of cardiovascular and cerebrovascular diseases, and its efficient prevention is pivotal to lowering related mortality and disability. Panax ginseng confers remarkable cardiovascular protection, whereas its anti-atherosclerotic efficacy and intrinsic mechanisms remain poorly elucidated, restricting its clinical translation. This study sought to decipher the mechanism underlying Panax ginseng mediated AS improvement via multidimensional artificial intelligence (AI) computation integrated with experimental validation.
METHODS: …
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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.
TOPIC: This review evaluated the performance of artificial intelligence (AI) models for predicting outcomes after vitreoretinal surgery compared with conventional statistical approaches.
CLINICAL RELEVANCE: The ability of AI to analyze high-volume and diverse data may augment preoperative prognostication to better facilitate counseling and surgical planning.
METHODS: After registration (NPLASY202380012; https://doi.org/10.37766/inplasy2023.8.0012), a search was conducted in MEDLINE, Embase, Cochrane databases, Compendex, IEEE, Web of Science, and Scopus, supplemented by gray literature-prima…
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 assess the reliability of semi-quantitative and AI-based quantitative brain volume evaluation (Quantib® ND) in predicting clinical diagnosis in patients with suspected neurodegenerative diseases undergoing initial 1.5 T MRI. Additionally, to analyze the frequency of lobar microbleeds (MBs) at diagnosis.
METHODS: Two neuroradiologists (2 vs. 10 years' experience), blinded to diagnosis, independently evaluated brain atrophy on 3D-T1 images of 133 subjects using Scheltens, Koedam, and Kipps scales. Automated volumetric analysis was performed using Quantib® ND. SWI images were asse
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 study presents a multi-stage deep learning pipeline for automated Angle's classification of occlusion using intraoral images in orthodontics. The pipeline integrates three key stages: (1) a binary Occlusion Side Classifier (OSC) to determine whether the input image represents the right or left side of the patient's dentition, (2) side-specific bounding box detection models (MolarBBoxNet-R or MolarBBoxNet-L) to localize the molar region, and (3) a unified classifier (AngleClassifier-R50) to predict Class I, II, or III occlusal relationships. A dataset of 8909 lateral intraoral occlusion im
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 (AI) systems are increasingly used in dental radiology to support endodontic diagnosis. However, their diagnostic reliability across different clinical categories remains unclear. This study compared 3 vision-language AI models (ChatGPT-5 Plus, Gemini 2.5 Pro, and Copilot Pro) with expert endodontists by assessing sensitivity, specificity, overall diagnostic agreement, and Youden's Index across multiple endodontic conditions.
METHODS: This retrospective diagnostic accuracy study evaluated the relationship between periapical radiographs and treatment decis…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
UNLABELLED: Accurate detection of pediatric supracondylar humerus fractures remains a diagnostic challenge in emergency settings. To address … ndisplaced Gartland type I fractures. Therefore, based on current data, it cannot be concluded that artificial intelligence implementation will eliminate the risk of missed fractures. Prospective multicenter validation is required before clinical deployment.
LEVEL OF EVIDENCE: Level III (retrospective diagnostic study).
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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.
Drug repurposing presents a cost-effective and time-efficient strategy to identify new therapeutic applications for existing drugs. Recent advances in artificial intelligence, including machine learning, deep learning, knowledge graphs, and natural language processing, have revolutionized this field by enabling automated discovery of drug-disease associations. This review examines the role of artificial intelligence in drug repurposing, drawing insights from two critical case areas: Coronavirus disease 2019 and oncology. We explore current trends, methodological frameworks, and technological i…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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: Integrating artificial intelligence (AI) into medical education poses barriers and opportunities for medical educators. One of those opportunities is content creation for medical ethics assessment. Assessing the performance of AI in generating multiple choice questions (MCQs) in ethics that aligns with United States Medical Licensing Examination (USMLE) is important. The present study evaluates the performance of eight AI models-GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo 0125, o1 Mini, o1 Preview, GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, and Gemini-in regard to the relevance, clarity, and accura…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
To cultivate composite medical professionals capable of adapting to the development of intelligent healthcare,this consensus is grounded in the competency-based medical education,integrating the competency model and Miller's pyramid of clinical competence. A two-round Delphi method involving a multidisciplinary expert panel was conducted,combined with a systematic literature review,to develop a 21-indicator artificial intelligence(AI) literacy competency list for medical students across three domains:knowledge (8 indicators),skills (8 indicators),and attitudes (5 indicators). Furthermore,the c…
СтатьяConsensus StatementПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
AIMS: Artificial intelligence electrocardiography (AI-ECG) algorithms are emerging tools for identifying individuals at risk of atrial fibrillation (AF). We evaluated the predictive performance of a validated AI-ECG algorithm for incident AF in UK Biobank participants with AF risk factors, irrespective of prevalent cardiovascular disease, and its incremental value when added to clinical predictors.
METHODS AND RESULTS: The AI-ECG tool was applied to sinus rhythm ECGs from UK-Biobank participants with risk factors for AF but no AF. Model performance was evaluated using time-dependent ROC-AUC a…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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: Generative artificial intelligence (AI) chatbots are increasingly used by patients and their reliability in complex ophthalmic conditions remains uncertain. This study aimed to compare the accuracy, comprehensiveness, and reproducibility of five AI chatbots-ChatGPT-5.o, DeepSeek R1, Meta AI, Grok 3.0, and Google Gemini 2.5 Pro-in responding to patient-centered vitreoretinal questions.
METHODS: A total of 135 questions covering diabetic retinopathy, floaters/flashes, age-related macular degeneration, retinal tear/detachment, and vitrectomy were sourced from the American Academy of …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is characterized by extensive molecular complexity, profound stromal remodeling, and lim … inically stratified PDAC populations remains poorly defined.
METHODS: We employed a conversational artificial intelligence-driven analytical framework to investigate TGFβ and JAK/STAT pathway alterations in a cohort of 184 PDAC patients. Clinical and molecular data were integrated to generate age- and treatment-stratified cohorts, enabling pathway-level and gene-level a …
СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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.
AIMS: In tricuspid regurgitation (TR), conventional parameters of right ventricular (RV) function have limited prognostic utility. Our aim was to evaluate the prognostic value of RV pressure-strain-volume (PSV) analysis-derived work parameters in patients undergoing transcatheter tricuspid valve intervention (TTVI).
METHODS: This multicenter retrospective observational study included 166 patients, of whom 140 (84.3%) underwent transcatheter tricuspid valve repair (TTVr) and 26 (15.7%) underwent transcatheter tricuspid valve replacement. A dedicated artificial intelligence-based software was u…
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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) is rapidly transforming healthcare, supporting disease management and enabling outcome prediction across multiple clinical settings. Inflammatory bowel diseases (IBD) are complex, heterogeneous conditions whose assessment relies on integrating several modalities, including endoscopy, histology, cross-sectional imaging, and omics data, all of which are critical for evaluating disease activity and predicting long-term outcomes. In recent years, numerous AI-based systems have been developed within each of these domains. In IBD endoscopy, deep learning algorithms have …
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 identification of anatomical landmarks such as loose connective tissue, nerves, the vas deferens, and microvessels is essential for transabdominal preperitoneal inguinal hernia repair (TAPP). However, this skill largely depends on the surgeon's experience. EUREKAα (Anaut Inc., Tokyo, Japan), an artificial intelligence (AI)-based surgical support system, was approved in Japan in April 2024 to provide real-time intraoperative recognition and visualization of loose connective tissue.
METHODS: Of the 508 TAPP procedures performed between February 2020 and December 2025, 54 we…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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) has emerged as an exemplified tool in the field of modern biomedical technology. The unprecedent COVID-19 pandemic and other infectious disease crises have highlighted the critical need for rapid and accurate vaccine development processes. The traditional method of vaccine development methods are often time-consuming, costly, and inefficient. On contrary to this, the AI streamlines vaccine development from antigen prediction to clinical trial optimization by integrating computational biology, machine learning, structural bioinformatics, and immunoinformatic. AI has…
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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.
Home enteral nutrition (HEN) is essential for patients with a functioning gastrointestinal tract who cannot meet nutritional needs orally, yet outpatient management remains complex, resource-intensive, and supported by a limited evidence base. Artificial intelligence (AI) may augment HEN care by extending monitoring, education, risk assessment, documentation support, and operational coordination into the home environment. Consistent with the narrative review format, this article uses a pragmatic, transparent synthesis of influential HEN-specific literature, relevant clinical nutrition evidence…
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.
BackgroundArtificial intelligence (AI) shows promise for risk prediction and decision support in bariatric surgery, yet most models are retrospective, internally validated, and insufficiently tested in real-world workflows.MethodsThis clinician-centered narrative review synthesizes AI applications for perioperative risk prediction, including anastomotic leak, venous thromboembolism, readmission, and long-term weight-loss trajectories. It focuses on the translational requirements for safe surgical decision support, including external validation, explainability, equity assessment, workflow integ…
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