Background Coronavirus disease 2019 (COVID-19) and pneumonia of other diseases share similar CT characteristics, which contributes to the challenges in differentiating them with high accuracy. Purpose To establish and evaluate an artificial intelligence (AI) system for differentiating COVID-19 and other pneumonia at chest CT and assessing radiologist performance without and with AI assistance. Materials and Methods A total of 521 patients with positive reverse transcription polymerase chain reaction results for COVID-19 and abnormal chest CT findings were retrospectively identified from 10 hos…
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.
BACKGROUND: Pathological low-energy (LE) vertebral compression fractures (VFs) are common complications of osteoporosis and predictors of subsequent LE fractures. In 84% of cases, VFs are not reported on chest CT (CCT), which calls for the development of an artificial intelligence-based (AI) assistant that would help radiology specialists to improve the diagnosis of osteoporosis complications and prevent new LE fractures.
AIMS: To develop an AI model for automated diagnosis of compression fractures of the thoracic spine based on chest CT images.
MATERIALS AND METHODS: Between September 2019 …
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.
BACKGROUND: Congenital heart disease accounts for almost a third of all major congenital anomalies. Congenital heart defects have a signific … tive risk-of-death prediction model of congenital patients undergoing heart surgery. There were six artificial intelligence models most cited in medical references used in this study: Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Extra Trees (ET), Stochastic Gradient Boosting (SGB), Ada Boost Classification (ABC) and Bag Decision Trees (BDT).
RESULTS: The top perform …
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.
The rapid development of humanoid robots and embodied artificial intelligence (EAI) is accelerating the transformation of elderly care and rehabilitation toward interactive, adaptive, and personalized human-robot collaboration. In this context, motion sensing technology is of critical importance. Triboelectric nanogenerators (TENGs), which convert biomechanical motions into electrical signals, offer a promising route toward self-powered motion perception in embodied healthcare. This review summarizes recent advances in TENG-based multimodal motion sensing for human-robot interaction, covering …
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.
OBJECTIVES: To develop the magnetic resonance imaging (MRI)-UltraSound UNet (MRUSuNet), a model that uses both MRI and transrectal ultrasono … 000).
CONCLUSION: Our findings demonstrate the potential of combining MRI and TRUS in a multimodal artificial intelligence (AI) model to improve localisation of clinically significant prostate cancer on TRUS images relative to single-modality models. These findings support further study of such multimodal AI models as an adjunct to MRI-TRUS fusion workflows.
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.
PURPOSE: Clinical artificial intelligence (AI) tools are increasingly integrated into healthcare; however, their acceptance varies across professional groups. Understanding clinicians' familiarity with and perceptions, trust, and adoption of clinical AI tools is essential for safe and effective implementation. This study assessed physicians' and dentists' perceptions, trust, and intention to adopt clinical AI tools in governmental university hospitals in Riyadh, Saudi Arabia.
PARTICIPANTS AND METHODS: A cross-sectional survey was conducted among 400 clinicians selected from three major govern…
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.
The artificial intelligence (AI)-driven diet-intestinal microbiota-host health integration paradigm has emerged as a novel framework for advancing host health research. Intestinal microbiota serves as a key mediator linking dietary signals to host homeostasis, while AI enables efficient integration of multi-omics data to construct microbial metabolic models, identify interaction patterns across biological scales, and support prediction-informed modulation of diet-microbiota interactions. This paradigm synergizes dietary intervention design, AI technology, intestinal microbiota modulation, and …
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: Alzheimer's disease (AD) prevalence varies substantially across United States (US) counties, yet the combined influence of environmental and socioeconomic factors remains incompletely characterized.
OBJECTIVE: This study bridges this gap by employing machine learning combined with explainable artificial intelligence to identify and interpret key environmental drivers of AD prevalence across US counties.
METHODS: Utilizing county-level AD prevalence data linked with comprehensive environmental and socioeconomic indicators, we applied an eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) regressi…
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.
Large language models are increasingly explored as clinical decision-support tools, but the relationship between configurable reasoning effort and multimodal diagnostic performance remains unclear. This study evaluated the association between API-configured reasoning effort and multimodal oral and dental diagnostic performance in GPT-5 and compared its outputs with those of the compact open-weight medical-domain model MedGemma-1.5-4b-it. Eight anonymized multimodal case reports representing dental trauma, odontogenic cysts, odontogenic tumors, implant-associated infection, oral mucosal disorde
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.
Retinal vein occlusion (RVO) is the second most common retinal vascular disease worldwide, affecting over 7 million people in China. Currently, the clinical diagnosis and severity assessment of RVO largely rely on the subjective judgment of physicians, leading to high rates of missed diagnosis at an early stage, insufficient quantitative assessment, and poor consistency during follow-up. Most existing RVO-related AI models only support classification diagnosis and lack multi-dimensional quantitative assessment capabilities. This study evaluated an existing AI system (EVisionAI) for automatic s
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: Large language models (LLMs) are increasingly used to answer patient questions, but the readability and information quality of patellar dislocation guidance remain unclear.
METHODS: A series of clinical questions covering etiopathogenesis, mechanisms, clinical manifestations, diagnosis, treatment, complications, and postoperative rehabilitation of patellar dislocation were posed to DeepSeek-R1 v2.3.1 and ChatGPT-4o. Readability was assessed using the Flesch Reading Ease score (FRES), Flesch-Kincaid Grade Level (FKGL), Automated Readability Index (ARI), SMOG Index, and Gunning Fo
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.
Acute pain management is shifting away from traditional paternalistic models towards more collaborative, patient-centred approaches that emphasise shared decision making and the use of digital health technologies. Here, we review recent advances in digital health technologies and artificial intelligence (AI) that support shared decision making, including interactive decision aids, video narratives, and AI-assisted tools. These innovations have the potential to optimise analgesia, reduce the risks associated with opioids and opioid-related harms, and enhance patient autonomy across surgical, em…
Редакционная 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: This study aims to compare image feature identification and diagnostic performance between artificial intelligence-aided image-enhanced endoscopy (using the Storz Professional Image Enhancement System, SPIES) and conventional white-light endoscopy (WLE) for sinonasal inverted papilloma (SIP).
METHODS: A total of 163 patients were investigated using Storz Professional Image Enhancement System (SPIES) endoscopy (SPIES Spectral A[SA]/Spectral B[SB]) and WLE. From each patient, one or two images (only in the presence of bilateral lesions) were obtained, and a large number of potential …
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) has become a major area of ophthalmic innovation, with a rapidly expanding literature, yet routine clinical adoption remains limited. Diagnostic accuracy alone is an insufficient marker of clinical value because even technically strong systems may fail to improve referral, follow-up, treatment, clinician workload, or health-system value. This focused narrative review examines the barriers that separate ophthalmic AI performance from real-world implementation. We reviewed ophthalmic AI literature indexed in PubMed, Web of Science, and Google Scholar, with emphasis o…
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 AND AIMS: Artificial intelligence methods may support research on autism spectrum disorder (ASD)-related screening, but they cannot replace comprehensive clinical assessment. We evaluated two image-training scenarios public Kaggle data alone and a manually prepared combined training set containing Kaggle images plus local images and separately examined a structured DSM-5 checklist model. A child-level reanalysis was used to evaluate public-to-local transfer and local adaptation while ensuring that images from the same child were not assigned to different partitions.
METHODS: This m…
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.
Visual teaching design in college music education has attracted increasing attention because of its potential to enhance student engagement and promote mental well-being. However, conventional instructional approaches often lack the adaptability needed to respond to learners' evolving cognitive and emotional states, limiting their effectiveness in supporting both academic achievement and psychological balance. The main aim of this simulation-based study is to develop and evaluate an artificial intelligence-driven framework that integrates visual teaching strategies with graph-based emotional m…
СтатьяVideo-Audio MediaПолный 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 rapid diffusion of conversational artificial intelligence (AI) has reshaped the landscape of digital interaction in later life, with growing attention to its implications for older adults' mental health and wellbeing. Existing research has predominantly interpreted conversational AI through the lens of digital companionship, emphasizing its capacity to simulate social presence, reduce loneliness, and provide emotional support. While this perspective captures important affective outcomes, it offers a limited account of the developmental processes through which AI engagement may influence ps…
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.
OBJECTIVE: To quantify the associations between artificial intelligence use at work and psychosocial well-being among employed adults in the United States.
METHODS: Nationally representative data come from the Household Trends and Outlook Pulse Survey (United States, March 2026). Artificial intelligence use at work was measured as the number of distinct assisted work tasks. Outcomes included psychological distress, loneliness, and life satisfaction. Regression models adjusted for sociodemographic characteristics, region of residence, occupation, and telework frequency.
RESULTS: The data gene…
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.
MedElevator
Войти в исследования