AIMS: Early detection of aortic stenosis (AS) is becoming increasingly important with a better outcome after aortic valve replacement in asymptomatic severe AS patients and a poor outcome in moderate AS. We aimed to develop artificial intelligence-enabled electrocardiogram (AI-ECG) using a convolutional neural network to identify patients with moderate to severe AS.
METHODS AND RESULTS: Between 1989 and 2019, 258 607 adults [mean age 63 ± 16.3 years; women 122 790 (48%)] with an echocardiography and an ECG performed within 180 days were identified from the Mayo Clinic database. Moderate to se…
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.
BACKGROUND: Small-incision lenticule extraction (SMILE) is a surgical procedure for the refractive correction of myopia and astigmatism, whi … e, cylinder, and astigmatism axis nomograms for SMILE. The study proved the feasibility of applying artificial intelligence (AI) to nomograms for SMILE. Also, it may enhance the quality of the surgical result of SMILE by providing assistance in nomograms and preventing the misdiagnosis in nomograms.
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.
We performed an electronic database search of published works from 2012 to mid-2021 that focus on human gait studies and apply machine learning techniques. We identified six key applications of machine learning using gait data: 1) Gait analysis where analyzing techniques and certain biomechanical analysis factors are improved by utilizing artificial intelligence algorithms, 2) Health and Wellness, with applications in gait monitoring for abnormal gait detection, recognition of human activities, fall detection and sports performance, 3) Human Pose Tracking using one-person or multi-person track…
Поиск 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.
Aim: This systematic review aims to evaluate the current body of research surrounding the efficacy of artificial intelligence (AI) in cardiac rehabilitation. Presently, AI can be incorporated into personal devices such as smart watches and smartphones, in diagnostic and home monitoring devices, as well as in certain inpatient care settings. Materials & methods: The PRISMA guidelines were followed in this review. Inclusion and exclusion criteria were set using the Population, Intervention, Comparison and Outcomes (PICO) tool. Results: Eight studies meeting the inclusion criteria were found. Con…
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.
Artificial intelligence (AI) demonstrated by machines is based on reinforcement learning and revolves around the usage of algorithms. The purpose of this review was to summarize concepts, the scope, applications, and limitations in major gastrointestinal surgery. This is a narrative review of the available literature on the key capabilities of AI to help anesthesiologists, surgeons, and other physicians to understand and critically evaluate ongoing and new AI applications in perioperative management. AI uses available databases called "big data" to formulate an algorithm. Analysis of other dat…
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: Sarcopenia is defined as muscle wasting, characterized by a progressive loss of muscle mass and function due to ageing. Diagnosis of sarcopenia typically involves both muscle imaging and the physical performance of people exhibiting signs of muscle weakness. Despite its worldwide prevalence, a molecular method for accurately diagnosing sarcopenia has not been established.
METHODS: We develop an artificial intelligence (AI) diagnosis model of sarcopenia using a published transcriptome dataset comprising patients from multiple ethnicities. For the AI model for sarcopenia diagnosis, …
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.
OBJECTIVE: Several severity metrics have been developed for metopic craniosynostosis, including a recent machine learning-derived algorithm. This study assessed the diagnostic concordance between machine learning and previously published severity indices.
DESIGN: Preoperative computed tomography (CT) scans of patients who underwent surgical correction of metopic craniosynostosis were quantitatively analyzed for severity. Each scan was manually measured to derive manual severity scores and also received a scaled metopic severity score (MSS) assigned by the machine learning algorithm. Regressio
СтатьяПоддержка 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: The ongoing COVID-19 pandemic has caused more than 193,825 deaths during the past few months. A quick-to-be-identified cure for the disease will be a therapeutic medicine that has prior use experiences in patients in order to resolve the current pandemic situation before it could become worsening. Artificial intelligence (AI) technology is hereby applied to identify the marketed drugs with potential for treating COVID-19.
METHODS: An AI platform was established to identify potential old drugs with anti-coronavirus activities by using two different learning databases; one consisted…
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.
INTRODUCTION: Variations in cytomorphology due to differences in specimen preparation conditions hinder the implementation of artificial intelligence (AI) in cytology. In addition, small-scale research and insufficient datasets pose challenges. In this study, we aimed to examine the relationship between cytomorphological variations induced by cell processing solutions and AI-based cell detection accuracy and to demonstrate the usefulness of data augmentation in AI cytology.
METHODS: Samples of untreated MKN45 human gastric cancer cells and cells treated with four different cell processing sol…
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.
Extracellular vesicles (EVs) are promising platforms for next-generation drug delivery and regenerative therapeutics, yet biological heterogeneity, limited targeting specificity, variable cargo composition, and continued reliance on empirical optimization hinder clinical translation. Artificial intelligence (AI) offers new opportunities to make EV engineering more predictive and data-driven. Building on prior work in AI-assisted EV delivery and emerging virtual-EV modeling, this review presents an evidence-aware, multiscale framework that integrates parental-cell programming, vesicle design, r…
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.
Adipose tissue has a central role in systemic energy balance and the pathogenesis of obesity and its sequelae1,2. In contrast to white adipose tissue, brown adipose tissue (BAT) uses energy to produce heat3. Detectable BAT in humans is associated with decreased prevalence of cardiometabolic diseases4. However, the complete spectrum of health conditions associated with BAT remains unknown, and high-throughput methods to quantify BAT activity in humans are lacking5,6. Here we leveraged big data and artificial intelligence to systematically define the clinical impact of BAT in a cohort of 101,243…
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.
Artificial intelligence (AI)-based facial analysis enables objective and quantitative evaluation of facial morphology. Recent advances in computer vision allow automated detection of facial landmarks and reproducible measurement of facial symmetry, movement, and emotional expression. Several AI systems, including Emotrics, MediaPipe Face Mesh, Real-Time Facial Asymmetry Analysis, FaceReader, and Affdex, have been applied to outcome assessment after facial reanimation procedures and facial nerve reconstruction. Similar computational approaches can also be applied to evaluate structural facial d…
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.
Antimicrobial resistance (AMR) poses a critical global health challenge, leading to substantial mortality and economic losses without science-based interventions. Conventional approaches to combating AMR have important limitations in addressing this escalating threat. Recent advances in AI, including deep learning, large language models, and protein language models, provide new opportunities to integrate multimodal data for AMR research. However, evidence remains uneven, with many approaches limited to computational benchmarking rather than real-world validation. Here, we critically review AI
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 Ambient Artificial Intelligence (AI) technologies are increasingly being integrated into clinical practice to support documentation. These systems employ speech recognition, talk-to-text technology, generative intelligence and large language models (LLMs) to automatically transcribe and summarise clinician-patient consultations into structured clinical notes. While it may reduce documentation burden and enable patient-focused interactions, there remains limited evidence regarding patients' perspectives, experiences and the acceptability of ambient AI use in healthcare settings. Obje…
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: Large language models (LLM) can pass medical licensing and specialty board exams, but their ability to generate high-quality board-style exam questions is uncertain.
METHODS: Three LLMs each generated 20 colorectal surgery board questions in accordance with American Board of Colon and Rectal Surgery guidelines. Questions from the Colon and Rectal Surgery Educational Program (CARSEP) served as comparators. Board-certified colorectal surgeons, blinded to source, graded each question on clarity, relevance, suitability, distractor quality, and adequacy of rationale, and categorized qu
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: Precious imaging tools like computed tomography (CT) are high-demand, time-limited resources that must serve both inpatients and outpatients. It is therefore essential to use them efficiently and accurately. We aimed to enhance accuracy, reduce administrative burden, and expedite patient care - while ensuring rigorous clinical oversight through human review of artificial intelligence (AI) outputs, including optical character recognition (OCR) and natural language processing (NLP).
METHODS: At Tzafon Medical Center, we implemented a hybrid AI workflow consisting of: (1) optical cha…
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) technologies are increasingly prevalent in healthcare, yet without adaptive governance, even well-designed systems risk exacerbating health inequalities. This perspective examines five interconnected governance domains: legal frameworks, evidence generation, regulation and market access, workforce readiness, and public trust. We argue these form a cyclical governance chain in which weaknesses cascade across domains, and identify critical gaps and system-level reforms to ensure AI reduces rather than amplifies disparities.
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.
The integration of nanotechnology and artificial intelligence (AI) in dentistry offers transformative potential for diagnostics, treatment, and prevention. Guided by AI, nanobots can deliver targeted anesthesia, enhance caries prevention strategies, and support orthodontic realignment, whereas advances in nanotechnology simultaneously optimize dental materials and enable more personalized care. To realize this potential, however, challenges ranging from cost and toxicity to data limitations must be addressed. Although some applications (eg, diagnostic nanoparticles) are closer to clinical use,…
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.
MedElevator
Войти в исследования