BACKGROUND/OBJECTIVES: Large language models (LLMs) are increasingly consulted for information about cleft lip and palate (CLP), yet the reliability of their outputs across clinical domains has not been evaluated. This study aimed to compare the quality of CLP-related information generated by GPT-4o and Gemini 2.5 Pro across multiple thematic domains using a validated quality instrument and a reliability-first analytic framework.
METHODS: Fifty-four standardized CLP questions across six domains were submitted to GPT-4o (OpenAI) and Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) on 25 September 2024 via the
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: Non tuberculous mycobacterial (NTM) infections are caused in individuals who are immunocompromised or with certain lung conditions. The NTM disease in the lungs, also referred to as NTM-pulmonary disease (NTM-PD), can lead to nodular bronchiectasis or cavitary disease is serious as it can cause respiratory failure or complications like fibrosis or scarring. Thus, NTM infection diagnosis at an earlier stage is important for efficient disease management.
AIM OF REVIEW: This review summarizes the role played by metabolomics and artificial intelligence (AI) assisted metabolomics in en…
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: AI has become increasingly used in mental health care for applications such as diagnosis, monitoring, and treatment support. These include tools like clinician support systems, large language models, and conversational agents used to augment psychotherapy and clinical decision-making. While prior research suggests potential benefits of and concerns with AI, little is known within the domain of obsessive-compulsive disorder (OCD). Given the expanding role of AI in psychiatry, understanding these perspectives is essential to ensuring AI implementation aligns with patient priorities 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.
A heart-convolutional neural network (heart-CNN) was developed and tested for the automatic detection of left atrial enlargement (LAE) from feline thoracic radiographs. A retrospective and multicenter study was performed. Right lateral and dorso-ventral and/or ventro-dorsal thoracic radiographs of cats with concomitant echocardiographic examination were selected from the internal databases of both academic and private referral institutions. Radiographic images were classified as no LAE, mild, moderate and severe LAE, based on echocardiographic reports. Heart-CNN performance was evaluated using
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Lymphedema is a debilitating disease, in which timely diagnosis and standardized monitoring are essential to prevent progression. Artificial intelligence (AI) has increasingly been applied in other surgical disciplines. Therefore, this review summarizes current AI applications in lymphedema management and explores their potential for clinical translation.
METHODS: The PubMed/MEDLINE database was searched from inception to June 2025 for studies on lymphedema and AI. Peer-reviewed primary studies were included; editorials, reviews, and commentaries were excluded. All reference lists…
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) chatbots are increasingly being used by patients to obtain medical information. Comparison between platforms with specialty-specific physician assessment remains limited. This study compares the quality, factual accuracy, readability, and consistency of responses generated by four publicly available AI chatbots when answering patient-centered questions about thyroid radiofrequency ablation (RFA).
METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of chatbot-generated responses using 20 standardized clinical questions about thyroid RFA. Responses from Cha…
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.
AIMS: To analyse the value of the CorvisST indices in diagnosing corneal stromal and endothelial disorders (CSEDs).
METHODS: This institutional retrospective case-control study included 903 eyes with a CSED and 597 normal eyes (controls), assessed with CorvisST and MS39.
MAIN OUTCOME MEASURES: CorvisST indices. The collected data were divided into a training set (70%) and a test set (30%). Artificial intelligence frameworks were used to distinguish each disorder from controls and to classify corneas into seven groups: keratoconus, high-risk corneas for keratoconus, laser corneal refractive s…
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: Nepal offers a distinctive LMIC setting for evaluating AI-health adoption due to its difficult geography, specialist shortage, high case burden needing screening and triage, and emerging digital-health policy reforms.
OBJECTIVE: This scoping review aimed to synthesize existing literature on AI applications in medicine and healthcare in Nepal, including clinical use cases, education, implementation evidence, and health-system governance.
METHODS: A scoping review was conducted following the Arksey-O'Malley framework and PRISMA-ScR reporting standards. Searches of PubMed, Embase, S
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.
Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association2026eng
An independent dataset was used to retrospectively test the ability of an artificial intelligence (AI) program to detect radiographic signs of right or left heart failure (HF) and combine these findings to make a radiographic assessment of HF in dogs and cats. Experimental groups included 105 confirmed cases of heart disease in failure and a control group of 40 confirmed cases of heart disease not in failure. The program had an 87.04% sensitivity and an 80% specificity for radiographically concluding HF in dogs. Compared to true findings, the program had a 98% sensitivity in detecting an inter…
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) is rapidly compressing the timeline from molecular discovery to regulatory submission, meaning pipeline therapies will reach formulary committees faster and in greater numbers than ever before. For managed care organizations (MCOs), coverage and contracting decisions must be made earlier, especially for drug classes where the clinical and economic profile remains deeply uncertain. Yet the pipeline monitoring frameworks MCOs rely on, that is, static cost-effectiveness models, manufacturer dossiers, and binary pipeline assumptions, may not keep pace, leaving teams to…
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.
Gastrointestinal stromal tumor (GIST) is the most common mesenchymal tumor of the gastrointestinal tract. Current diagnostic and therapeutic … tion of resistance mechanisms; however, its application in GIST research remains at an early stage. Artificial intelligence (AI)-based radiomics, pathomics, large language models, and intelligent agents have demonstrated substantial potential in GIST risk stratification, genotype prediction, treatment response evaluation, and whole-lifecycle disease management. Integrati …
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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: Prostate cancer remains a leading cause of mortality in men, making early, accurate detection crucial for early intervention. While radiologists utilize the Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) for the interpretation of MRI imaging, variations in expertise and inter-reader differences can affect diagnostic accuracy. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for automated detection, with the potential to achieve diagnostic performance comparable to radiologists in identifying clinically significant prostate cancer (csPCa), streamline workflows, and…
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.
In 2023, the 8th IFSO analysis reported 480 970 metabolic bariatric procedures worldwide, as an action against obesity, a pandemic affecting … sonalising BS, encouraging patients to pursue a tailored care pathway. In the era of digital twins, artificial intelligence and virtual surgical planning, bioengineers could support both surgeons and patients, predicting individual success rates, with greater control over surgical outcomes. Some examples are reported in the scientific literature, offering additional info …
СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 AND STUDY AIMS: Artificial intelligence (AI) is expected to enhance the ability of endoscopists to detect gastric neoplastic lesions; however, its effectiveness among highly skilled Japanese expert endoscopists has not been validated. We developed a novel AI-assisted diagnostic tool for detection of gastric neoplastic lesions and evaluated its utility by comparing the diagnostic performance of endoscopists with and without AI assistance.
PATIENTS AND METHODS: Diagnostic performance of gastric neoplastic lesions without and with AI assistance was compared among 14 expert endoscopist…
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: Artificial intelligence (AI), which includes machine learning and deep learning, is fundamentally changing public health in gastroenterology and hepatology-fields grappling with a significant global disease burden.
OBJECTIVE: This review focuses on the population-level applications and impact of AI, highlighting its role in shifting healthcare strategies from reactive treatment to proactive prevention.
RESULTS: AI demonstrates substantial improvements across many different areas. In colorectal cancer, AI models significantly boost detection rates, successfully identifying a large…
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: As artificial intelligence (AI) continues to influence surgical practice, its role in Hepato-Pancreato and Biliary (HPB) surgery is becoming increasingly significant. This paper proposes a structured framework for understanding surgical autonomy, with implications for training, departmental organization, and the future of HPB surgery.
METHODS: An international survey was distributed to 1100 members of the European and African Hepatic Pancreatic and Biliary Association (E-AHPBA). The survey comprised 38 questions, designed by the Innovation Committee and the Artificial Intelligence…
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.
Recent advancements in artificial intelligence (AI) and augmented reality (AR) hold significant promise for revolutionizing the management of neurological diseases. These technologies enable enhanced diagnostic accuracy, personalized treatment plans, and innovative rehabilitation strategies. AI-driven systems can analyze complex neuroimaging data, track disease progression, and assist in neuroprosthetic interventions, while AR improves surgical precision and supports interactive, immersive training for healthcare professionals. This narrative review explores the current and potential applicati…
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.
The objective of the present study was to examine the relationship between the gases in a cow's uterine environment and its ovarian physiological structures using the sunflower optimisation algorithm (SFOA) deployed in a device called Metrisör, developed by our project team. A total of 500 uteruses obtained from slaughtered cows served as the experimental sample. Gas measurements were taken from 489 uteruses with no clinical metritis or microbiological growth. Additionally, the diameters of the corpus luteum and follicles in the ovaries were measured using callipers. These results were then an
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Schizophrenia (SZ) is a complex mental disorder characterized by a profound disruption in cognition and emotion, often resulting in a distorted perception of reality. Magnetic resonance imaging (MRI) is an essential tool for diagnosing SZ which helps to understand the organization of the brain. Functional MRI (fMRI) is a specialized imaging technique to measure and map brain activity by detecting changes in blood flow and oxygenation. The proposed paper correlates the results using an explainable deep learning approach to identify the significant regions of SZ patients using group-level analys
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.
MedElevator
Войти в исследования