PURPOSE: Breast ultrasound (US) has often interpretation challenges (BIRADS 3-BIRADS 4 lesions), leading to a high demand for core needle biopsies (CNB). In this context, a computer-aided diagnostic (CAD) tool based on a machine-learning artificial intelligence, applied to images obtained with an automated breast ultrasound system (ABUS), could potentially provide more accurate diagnoses by instantly and automatically assessing the US lesion features and their level of suspicion. The aim of this study is to evaluate the diagnostic accuracy of a CAD applied to ABUS images for BIRADS 3-4 lesions…
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 health care, artificial intelligence (AI) is emerging as a powerful tool to improve the quality of care, support health care professionals, and build a more streamlined and efficient health care system while also enhancing the patient experience. In particular, integrating AI into clinical practice through an innovative management approach like lean and change management could optimize diagnostic and therapeutic pathways, increase operational efficiency within hospitals, and promote more personalized, patient-centered care. At the same time, uncertainty remains about how these new technolog…
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.
Patients undergoing robot-assisted radical prostatectomy require complex counseling regarding treatment selection, cancer control, urinary continence, sexual function, postoperative therapy, and long-term follow-up. The suitability of artificial intelligence chatbots for providing such information remains uncertain. Twenty clinician-developed patient-education questions on robot-assisted radical prostatectomy were submitted to ChatGPT-o3, DeepSeek-V4, Claude Sonnet 5, and Gemini 3.5 Pro. Responses were evaluated using DISCERN, the Ensuring Quality Information for Patients (EQIP) tool, the Glob…
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.
INTRODUCTION: SYK (Spleen Tyrosine Kinase) regulates immune response and is a promising target for cancer, sepsis, and allergy therapies. This study aims to create novel compounds that serve as alternative inhibitors for cancer treatments targeting SYK.
METHODS: A thorough combination of machine learning (ML) and physics-based methods was employed to achieve these goals, encompassing de novo design, multitier molecular docking, absolute binding affinity computation, and molecular dynamics (MD) simulation.
RESULTS: A total of 5576 novel molecules with key pharmacophoric features were generate
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.
With the widespread use of advanced endoscopic techniques such as endoscopic submucosal dissection, an increasing number of early colorectal … iderable interobserver variability among pathologists. One potential solution is the application of artificial intelligence (AI)-assisted whole slide image (WSI) analysis, which has been gaining attention in recent studies. AI-assisted models for LNM prediction in T1 CRC and EGC have shown encouraging results, suggesting that WSI-based AI could offer a pathologist-indepe …
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.
Over the past four decades, cheerleading evolved from a sideline activity at major sporting events into a professional, competitive sport with growing global popularity. Evaluating tumbling elements in cheerleading relies on both objective measures and subjective judgments, such as difficulty and execution quality. However, the complexity of tumbling-encompassing team synchronicity, ground interactions, choreography, and artistic expression-makes objective assessment challenging. Artificial intelligence (AI) revolutionised various scientific fields and industries through precise data-driven an…
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: This study aimed to evaluate the predictive performance of an artificial intelligence (AI)-based algorithm in estimating the risk of cardio-cerebrovascular complications in patients with type 2 diabetes mellitus (T2D).
METHODS: Medical records of 532 T2D patients from the Diabetology Unit in Padova, Italy, were analyzed using the Metaclinic AI Prediction Module, which estimates the probability of heart and cerebrovascular organ damage. For patients identified as "Very high" (n = 63) or "Low" (n = 122) risk for heart disease, additional clinical and instrumental data on their cardi…
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.
The development of traditional Chinese medicine(TCM) new drugs is undergoing profound transformation under the increasingly rigorous global standards of evidence-based medicine and drug regulatory science. A full-cycle R&D model based on human use experience(HUE) has emerged as a strategic bridge linking TCM theory, historical usage, clinical evaluation, and innovative drug development. On this foundation, artificial intelligence(AI) is empowering all stages of TCM new drug development with unprecedented depth. These include: semantic understanding, reconstruction, and dialogue of literatu…
Аннотация на английскомСтатьяСистематический 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.
PURPOSE: This meta-analysis aims to evaluate the diagnostic performance of CT-based artificial intelligence (AI) in diagnosing cervical lymph node metastasis (LNM) of papillary thyroid cancer (PTC).
METHODS: A systematic search was conducted in PubMed, Embase, and Web of Science databases through December 2024, following PRISMA-DTA guidelines. Studies evaluating CT-based AI models for diagnosing cervical LNM in patients with pathologically confirmed PTC were included. The methodological quality was assessed using a modified QUADAS-2 tool. A bivariate random-effects model was used to calculate…
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: Finding certain biomarkers and threshold values of periodontitis and incorporating them into classifications can further highlight its impact on systemic health. This cross-sectional observational study aims to evaluate the efficacy of some biomarkers in grading periodontitis using artificial intelligence (AI) models.
METHODOLOGY: AI models were developed to automatically classify periodontal status (N=240) and grades in periodontitis patients (n=120) using Python based on sociodemographic, anthropometric, clinical, radiological, and biochemical attributes. A total of 35 serum lev…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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: The United States healthcare system is at an inflection point, with the majority of hospitals now operating at suboptimal margins, ranging from -3.8% to 2.3%. Concurrently, perioperative inefficiencies and the escalating burden of administrative work have driven rising operating costs.
METHODS: A scoping review was conducted to evaluate how artificial intelligence can improve surgical margins and reduce inefficiencies across medicine and surgery. The extracted data was then synthesized both qualitatively and quantitatively.
RESULTS: Surgical care, which accounts for 70% of hosp…
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: Gastrointestinal (GI) cancers (including esophagus, stomach, colon, rectum, pancreas and liver) account for more than one-quarter of all cancer diagnoses and 35% of cancer-related fatalities worldwide. Quantification of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) is a known cancer prognostic marker. In this study, we used computer vision and machine learning [artificial intelligence (AI)] approaches to evaluate the prognostic significance of computational pathology features relating to spatial arrangement and diversity in the appearance of TILs and cancer nuclei across five different typ…
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: Knowledge-based systems (KBS) are software applications based on a knowledge database and an inference engine. Various experimental KBS for computer-assisted medical diagnosis and treatment were started to be used since 70s (VisualDx, GIDEON, DXPlain, CADUCEUS, Internist-I, Mycin etc.).
AIM: To present in detail the "Electronic Pediatrician (EPed)", a medical non-machine learning artificial intelligence (nml-AI) KBS in its prototype version created by the corresponding author (with database written in Romanian) that offers a physiopathology-based differential and positive diagnosi…
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) holds transformative potential for graduate medical education (GME), yet, a comprehensive exploration of AI's applications, perceptions, and limitations in GME is lacking.
OBJECTIVE: To map the current literature on AI in GME, identifying prevailing perceptions, applications, and research gaps to inform future research, policy discussions, and educational practices through a scoping review.
METHODS: Following the Joanna Briggs Institute guidelines and the PRISMA-ScR checklist a comprehensive search of multiple databases up to February 2024 was perform…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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 PURPOSE: Tumor hypoxia is linked to lower local control rates and increased distant disease progression during head and neck (HN) radiotherapy. 18F-fluoromisonidazole (18F-FMISO) positron emission tomography (PET) imaging measured hypoxia can aid dose selection for HN patients, but its availability is limited. Hence, we tested the hypothesis that an artificial intelligence (AI) model could synthesize 18F-FMISO-like images from routinely acquired 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) PET images in order to predict primary tumor or metastatic lymph node hypoxic volumes.
MATERIALS 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.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) has shown promise for diagnosing periodontal disease from dental radiographs. However, diagnostic performance across classification types (binary classification vs. staging classification) and imaging modalities remains unclear. This meta-analysis evaluates the accuracy of AI diagnostics for periodontitis, comparing binary and staging classifications across various imaging modalities. METHODS: A systematic meta-analysis reviewed AI-based periodontal diagnostic studies using periapical, panoramic, bitewing, or cone-beam computed tomographic radiographs. …
Сравнительное исследованиеСтатьяМетаанализПоиск 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: Follicular thyroid carcinoma (FTC) is the second most common thyroid malignancy but is challenging to preoperatively distinguish from follicular adenoma. Artificial intelligence (AI) has emerged as an auxiliary diagnostic tool, yet published studies show variable performance. This meta-analysis aims to evaluate the overall diagnostic accuracy of AI in differentiating FTC from benign lesions.
METHODS: Literature searches were independently conducted across the PubMed, Embase & Medline (via Embase.com), Web of Science, Cochrane Library, and Ovid English medical databases. The diagno…
СтатьяМетаанализПолный 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.
PURPOSE: To develop an artificial intelligence (AI) optic cup and disc segmentation pipeline for obtaining optic nerve head (ONH) measurements such as vertical cup-to-disc ratio (VCDR) from fundus images and externally validate performance against optical coherence tomography (OCT) measurements.
METHODS: This diagnostic study used a retrospectively collected dataset of 27,252 fundus images associated with 12,477 OCT reports and 21,714 expert assessments of VCDR from electronic health records (EHRs) for 4289 patients inclusive of glaucoma suspects, primary and secondary glaucoma. The AI pipeli…
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.
OBJECTIVE: The artificial intelligence (AI) can be applied to screening for diabetic retinopathy (DR) from colour fundus photographs. The prerequisite for this is that the AI used can achieve a similar performance in the real world in different study conditions. The aim of this study is therefore to test and compare the latest version of the AI-based algorithms RetCAD and OphtAI for DR screening in a diabetes outpatient clinic.
METHODS: In the period from August 2023 to November 2023, 150 diabetics were recruited at the outpatient diabetes center of the University Hospital. For each study par…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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