PURPOSE: To develop and validate a novel artificial intelligence (AI)-powered video analysis system to assess surgeon proficiency in maintaining (1) eye neutrality, (2) eye centration, and (3) adequate focus of the operating microscope in cataract surgery and evaluate differences in these metrics between attending cataract surgeons and ophthalmology residents.
DESIGN: A retrospective surgical video analysis.
SUBJECTS: Six hundred twenty complete surgical video recordings of 620 cataract surgeries performed by either attending surgeons or ophthalmology residents.
MAIN OUTCOME MEASURES: Perfo…
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.
Generative artificial intelligence (GAI) programs can identify symptoms and make recommendations for treatment for mental disorders, including borderline personality disorder (BPD). Despite GAI's potential as a clinical tool, stereotypes are inherent in their algorithms but not obvious until directly assessed. Given this concern, we assessed and compared GAIs' (ChatGPT-3.5, 4, and Google Gemini) symptom recognition and public stigma for a woman and man vignette character with BPD. The GAIs' responses were also compared to a sample of mental health care practitioners (MHCPs; n = 218). Compared …
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Escalating mental health demand exceeds existing clinical capacity, necessitating scalable digital solutions. However, engagement remains challenging. Conversational agents can enhance engagement by making digital programs more interactive and personalized, but they have not been widely adopted. This study evaluated a digital program for anxiety in comparison to external comparators. The program used an artificial intelligence (AI)-driven conversational agent to deliver clinician-written content via machine learning, with clinician oversight and user support.
OBJECTIVE: This study…
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 and Objectives: Aortic stenosis (AS) leads to progressive left ventricular (LV) dysfunction, making early detection crucial. Global longitudinal strain (GLS) is an echocardiographic marker of subclinical LV dysfunction; however, echocardiography has limitations, including operator dependency and acoustic variability. Cardiac magnetic resonance (CMR) is a valuable complementary tool, and artificial intelligence (AI) may enhance strain measurement accuracy, though its role in AS remains underexplored. To evaluate the performance of an AI-based CMR feature tracking tool for the assessm…
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.
PURPOSE: To evaluate the performance of five popular large language models (LLMs) in addressing cataract-related queries.
METHODS: This com … ess. Despite these promising results, clinicians and patients should be aware of the limitations of artificial intelligence (AI) to ensure critical evaluation in clinical practice.
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.
PURPOSE: Automated machine learning is an artificial intelligence tool that streamlines image recognition model development. This study evaluates the diagnostic performance of Google Vertex AI automated machine learning in differentiating age-related macular degeneration (AMD), diabetic macular edema, epiretinal membrane, retinal vein occlusion, and healthy controls using optical coherence tomography images.
METHODS: A publicly available, validated optical coherence tomography data set of 1965 deidentified images from 759 patients was used. Images were labeled and uploaded to Vertex AI. A sin…
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.
Brain stroke is an illness which affects almost every age group, particularly people over 65. There are two significant kinds of strokes: is … tic models for the timely recognition and efficient treatment of ischemic stroke is greatly needed. Artificial intelligence technologies, primarily deep learning (DL), have been widely employed in medical imaging, utilizing automated detection methods. This paper presents an Enhanced Brain Stroke Detection and Classification using Artificial Intelligence with Feature Fus …
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: Monitoring neovascular age-related macular degeneration (nAMD) is a significant contributor to ophthalmology demands in the NHS, with clinical capacity struggling to meet the demand. This task depends upon interpreting retinal optical coherence tomography (OCT) imaging, where artificial intelligence (AI) could rebalance clinical demand and capacity. However, evidence of safety and effectiveness in nAMD monitoring is lacking.
METHODS: Using a published non-inferiority design protocol, 521 pairs of ipsilateral retinal OCTs from consecutive visits for nAMD treatment were collected fr…
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2025eng
BACKGROUND: Gastrointestinal stromal tumors (GISTs) are the most common mesenchymal tumors in the gastrointestinal tract. Imaging examinations are of great significance in the preoperative auxiliary diagnosis, postoperative monitoring of therapeutic effect and follow-up process of GISTs. Gastrointestinal filling contrast-enhanced ultrasound, as an emerging imaging technique, has the advantages of being non-invasive, radiation-free and easily tolerated by patients. It has shown a high accuracy rate in the screening and risk classification assessment of GISTs. However, the results of contrast-en
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.
PURPOSE: Early identification of patients at risk for acute respiratory failure (ARF) could help clinicians devise preventive strategies. Analyzing biosignals with artificial intelligence (AI) can uncover hidden information and variability within time series. We aimed to develop and validate AI models to predict ARF within 72 h after emergency department admission, primarily using high-resolution biosignals collected within 4 h of arrival.
MATERIALS AND METHODS: Our AI model, built on convolutional recurrent neural networks, combines biosignal feature extraction and sequence modeling. The mod…
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.
Quantifying pleural effusion change at chest CT is important for evaluating disease severity and treatment response. The purpose of this study was to assess the accuracy of artificial intelligence (AI)-based volume quantification of pleural effusion change on CT images, using the volume of drained fluid as the reference standard. Seventy-nine participants (mean age ± SD, 65 years ± 13; 47 male) undergoing thoracentesis were prospectively enrolled from October 2021 to September 2023. Chest CT scans were obtained just before and after thoracentesis. The volume of pleural fluid on each CT scan, w…
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.
Amyloid : the international journal of experimental and clinical investigation : the official journal of the International Society of Amyloidosis2025eng
BACKGROUND: Predicting amyloidogenic risk of immunoglobulin light chains in amyloid light-chain (AL) amyloidosis is a major challenge, and existing computational models fail to generalize to new patient data.
METHODS: We developed ALyzer3D.AI, a multi-modal deep learning architecture that integrates evolutionary features from the ESM-2 Protein Language Model, structural metrics from ColabFold and engineered biophysical features. Generalizability was evaluated on published and independent datasets, and model interpretability was assessed using IMGT-aligned SHapley Additive exPlanations (SHAP).
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.
PURPOSE: To use artificial intelligence (AI) for quantifying schisis volume (ASV) in X-linked retinoschisis (XLRS) for use as a structural endpoint in gene therapy clinical trials.
METHODS: We used data from Singapore, the United Kingdom, the Netherlands, and the United States. The AI model was developed on 250 optical coherence tomography (OCT) slices, with human annotation of schisis cavities (Dataset 1). ASV was quantified on Dataset 2 - 16 OCT scans from 8 eyes with XLRS at two time points, and Dataset 4 - 62 OCT scans from 31 eyes at two time points before and after carbonic anhydrase in…
СтатьяМногоцентровое 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: Ethnic differences in coronary atherosclerosis remain to be fully elucidated. We aimed to assess quantitative plaque characteris … enuation non-calcified plaque (<30 Hounsfield Units [HU]), and calcified plaque-were measured using artificial intelligence-enabled software. Pericoronary adipose tissue attenuation (PCAT) was also assessed and reported in Hounsfield Units (HU).
RESULTS: The total study population included 388 patients (age 59.9±11.7 years, 68% male), of which 63% had coronary atheroscl …
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.
Autonomous artificial intelligence (AI) models for deciding treatment strategies are available but rarely applied prospectively in clinical settings. Here we present a prospective study of deploying daGOAT, an algorithm we have developed, as a conditional autonomous AI agent to prescribe a drug to prevent severe (grade 3-4) acute graft-versus-host disease (acute GvHD) following human leukocyte antigen (HLA)-mismatched haematopoietic cell transplantation (ClinicalTrials.gov, NCT05600855). During the enrollment period physicians invite 85% of eligible patients to participate and 88% of the invit…
Клиническое исследование II фазыСтатьяПоиск 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.
Heart failure, a significant global health burden, is divided into heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and preserved ejection fraction (HFpEF), characterized by systolic dysfunction and diastolic stiffness, respectively. While HFrEF benefits from pharmacological and device-based therapies, HFpEF lacks effective treatments, with both conditions leading to high rehospitalization rates and reduced quality of life, especially in older adults with comorbidities. This review explores the role of artificial intelligence (AI) in advancing autonomic neuromodulation for heart failure ma…
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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Artificial intelligence (AI) may extract prognostic information from MRI for localized prostate cancer. We evaluate whether AI-derived prostate and gross tumor volume (GTV) are associated with toxicity and oncologic outcomes after radiotherapy.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective study of patients, who underwent radiotherapy between 2010 and 2017. We trained an AI segmentation algorithm to contour the prostate and GTV from patients treated with external-beam RT, and applied the algorithm to those treated with brachytherapy. AI prostate and GTV volumes w…
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.
OBJECTIVES: The current study aimed to automatically detect tooth presence, tooth numbering, and types of periodontal bone defects from cone-beam CT (CBCT) images using a segmentation method with an advanced artificial intelligence (AI) algorithm.
METHODS: This study utilized a dataset of CBCT volumes collected from 502 individual subjects. Initially, 250 CBCT volumes were used for automatic tooth segmentation and numbering. Subsequently, CBCT volumes from 251 patients diagnosed with periodontal disease were employed to train an AI system to identify various periodontal bone defects using a s…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Rapid advancements in big data and machine learning have expanded their application in healthcare, introducing sophisticated diagnostics to settings with limited medical resources. Notably, free artificial intelligence (AI) services that require no programming skills are now accessible to healthcare professionals, allowing those in underresourced areas to leverage AI technology. This study aimed to evaluate the potential of these accessible services for diagnosing pigmented skin tumors, underscoring the democratization of advanced medical technologies.
METHODS: In this experimenta…
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.
MedElevator
Войти в исследования