Severe pneumonia, characterized by rapid progression and high heterogeneity, is a leading cause of patient mortality. Early identification of high-risk patients is crucial for improving outcomes. Traditional risk stratification tools, such as CURB-65 score and pneumonia severity index (PSI), primarily rely on static variables, which inadequately capture the dynamic evolution of the disease and offer limited capabilities for individualization. In recent years, artificial intelligence (AI) technologies, particularly machine learning, deep learning, and multimodal fusion models, have demonstrated…
СтатьяОбзорАннотация на английскомПолный 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.
A large academic medical center in the Pacific Northwest addressed perioperative staffing challenges by implementing a workflow with application of AI assistance to optimize daily assignments. The initiative integrated real-time and historical data to support consistent matching of staff competencies and procedure experience with scheduled procedures and surgeons. The workflow streamlined processes and saved service line coordinators 20 hours per week and nurse leaders 5 hours per week. Surgical staffing consistency improved by 30 percentage points, from 50% to 80%, and staff and surgeon senti
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.
[This corrects the article DOI: 10.3389/fcimb.2026.1876326.].
Опубликованное исправлениеСтатьяПолный 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.
Postoperative radiographic follow-up after reverse total shoulder arthroplasty (RTSA) plays an essential role in the early detection of implant-related complications and longitudinal risk stratification. However, interpretation of plain radiographs remains limited by interobserver variability and low sensitivity to subtle or progressive mechanical changes. This review was intended to survey the current evidence regarding artificial intelligence (AI) applications for postoperative plain radiograph-based assessment after RTSA, with a focus on clinical readiness, validated performance, and existi…
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.
INTRODUCTION: Diabetic retinopathy remains a leading cause of preventable blindness among individuals with type 2 diabetes mellitus and is driven by the increasing global burden of diabetes. Early identification of individuals at high risk is essential for timely intervention. In recent years, artificial intelligence, including machine learning and deep learning, has emerged as a promising approach for prognostic modelling. However, evidence on artificial intelligence-driven models for predicting diabetic retinopathy risk remains fragmented. This systematic review aims to synthesise current ev…
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.
INTRODUCTION: Therapeutic interviewing supports rapport building, diagnostic accuracy, and person-centered care. Peer role play (PRP) is used in Doctor of Physical Therapy (DPT) education for rehearsing patient-provider interactions; however, there are limitations regarding patient portrayal. Artificial intelligence chatbots (AI) may offer an alternative. This study examined DPT students' perceptions and quality of information using AI for therapeutic interviewing compared with PRP.
METHODS: This retrospective mixed methods cohort study analyzed data from two simulated interviewing activities…
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), including large language models (LLMs), is increasingly integrated into systematic review (SR) workflows. AI tools may accelerate searching, screening, data extraction, and reporting, but their effects on methodological quality, reporting completeness, transparency, and reproducibility remain uncertain. Existing evaluations largely examine isolated tasks, and inconsistent disclosure of AI use limits reproducibility and oversight.
OBJECTIVE: This 4-phase mixed methods meta-research study will (1) compare the methodological quality of AI-assisted versus…
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: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are rapidly transforming the medical field. The aim of this review was to outline the current scientific state of AI and ML application in sports medicine, evaluate the level of clinical validation and readiness for implementation, and identify key priorities to guide future advancements and implementation into injury risk assessment, diagnosis, rehabilitation and clinical decision-making in sport medicine.
METHODS: A scoping review was conducted with a literature search performed on February 5, 2026, using the MEDLINE, EMBASE…
Scoping ReviewСтатьяПолный 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: Kaposi sarcoma (KS) is the most common cancer among men in several Eastern African countries, yet treatment monitoring relies on imprecise, time-consuming ruler-based measurements defined by the AIDS Clinical Trial Group (ACTG). This method suffers from inter-observer variability, fails to capture lesion height or true geometric area, and performs poorly on dark skin. SkinScan3D (SS3D) is a portable, low-cost, AI-enabled 3D imaging device that provides objective measurements of KS skin lesion area, height, volume, and color. The Precision Imaging to Evaluate Kaposi Sarcoma (PRIME-K
СтатьяПрепринтПолный 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.
PURPOSE: Radiology reports are stored as plain text in most electronic health records, rendering the data computationally inaccessible. Large language models are powerful tools for analyzing unstructured text but relatively untested in urologic oncology. We aimed to develop a pipeline to extract data from plain text prostate magnetic resonance imaging (MRI) reports using GPT4.0 and compare the accuracy to manually abstracted data.
METHODS: We developed a data pipeline using a secure, enterprise-wide deployment of OpenAI's GPT-4.0 to automatically extract data elements from prostate MRI report
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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2026eng
OBJECTIVES: Spread through air space (STAS) is a pathological feature that correlates with poor prognosis, especially in patients with lung adenocarcinoma undergoing sublobar resection. The microscopic nature of STAS complicates direct detection using preoperative radiological imaging. We aimed to develop an artificial intelligence (AI)-assisted three-dimensional (3D) computed tomography (CT) imaging model to preoperatively predict STAS in early-stage lung adenocarcinoma.
METHODS: This retrospective study included 364 patients with stage 0-IA3 lung adenocarcinoma who underwent complete surgic…
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.
Prior authorization (PA) imposes substantial administrative burdens on clinicians, contributing to burnout, delayed care, and excess health care spending. Artificial intelligence (AI) is emerging as a tool to automate PA tasks in managed care pharmacy, yet concerns persist regarding transparency, bias, and overreliance on autonomous systems. This is particularly true in payer-deployed AI systems that may deny claims without adequate clinical review. This viewpoint proposes a pharmacist-overseen, AI-enabled system designed for provider organizations and health systems as an optimal model, integ…
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.
Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is emerging as the most common chronic liver disorder worldwide. However, m … ative to quantitative measurements using digital pathology (DP) integrated with computer vision and artificial intelligence (AI). Furthermore, standardized, objective, reproducible, and reliable histology-based ground truth is essential for the development and validation of non-invasive diagnostic tests for MASH. Several deep learning (DL) models and architectures, train …
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.
The ArteraAI Prostate Test (ArteraAI Inc.) is the first predictive biomarker for the benefit of adding short-term androgen deprivation therapy (ADT) to radiotherapy for intermediate-risk prostate cancer. We evaluated the cost-effectiveness of ArteraAI to guide short-term ADT using a Markov model simulating 15-year outcomes for 71-year-old patients with intermediate-risk prostate cancer receiving radiotherapy using NRG/RTOG 9408 data on which ArteraAI was validated. Three strategies were compared: (1) all patients receive ADT (ADT-for-all), (2) only patients with unfavorable intermediate-risk p
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.
This is a protocol for a Cochrane Review (prognosis). The objectives are as follows: To identify and evaluate AI-based prognostic models, in development and external validation studies, which predict impending episodes of ventricular tachycardia from continuous surface electrocardiogram (ECG) recordings in individuals at elevated risk for ventricular arrhythmias due to any relevant underlying condition.
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Maternal, newborn, and under-five mortality remain significant global health challenges, with 287,000 maternal deaths reported in 2020 and 4.9 million under-five deaths in 2022. The use of artificial intelligence in prediction models has shown great potential in predicting these mortalities. Artificial intelligence (AI)-powered models are capable of processing complex datasets to identify non-linear relationships and patterns, potentially outperforming traditional statistical methods in predictive accuracy, thereby enabling early detections and interventions more specifically. As A…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) is being increasingly incorporated into cone-beam computed tomography (CBCT) interpretation to support diagnostic accuracy and clinical decision-making. However, successful implementation depends on the readiness and acceptance of the dental professionals. This study aimed to evaluate the readiness of dental professionals to adopt AI for CBCT interpretation and identify the demographic and professional factors associated with AI readiness.
MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional questionnaire-based survey was conducted among dental professionals usi…
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.
Post-stroke dysphagia (PSD) affects approximately 42% of acute stroke patients, increasing hospitalization costs and length of stay. Early identification improves outcomes, yet many patients-especially in low-resource settings-lack access to gold-standard evaluations. This scoping review explores the integration of artificial intelligence (AI) and data science-defined as the interdisciplinary use of computational methods, statistical modeling, and machine learning to extract clinically meaningful patterns from biomedical data-in PSD screening and assessment. We synthesize evidence from bedside…
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/Objectives: Emergency department (ED) overcrowding contributes to delayed care, prolonged length of stay (LOS), resource strain, and adverse patient outcomes. This systematic review aimed to examine how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have been used to address ED crowding and patient flow, with emphasis on modeling approaches, validation practices, and real-world implementation. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, Scopus, Embase, Ovid MEDLINE, and CENTRAL were searched for relevant studies published from 2020 onward. After deduplication, 1888 records un…
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: Rib fractures are present in 10%-15% of thoracic trauma cases but are often missed on chest radiographs, delaying diagnosis and treatment. Artificial intelligence (AI) may improve detection and triage in emergency settings.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate diagnostic accuracy, processing speed, and technical feasibility of an artificial intelligence-assisted rib fracture detection system using prospectively collected data within a real-world, high-volume emergency department workflow.
METHODS: We conducted an observational feasibility study with prospective data collection …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования