Machine learning prediction models consistently outperform conventional clinical scoring tools across perioperative outcomes, yet remain largely unadopted at the bedside. This narrative review examines explainable artificial intelligence (XAI) as a bridge between algorithmic performance and clinical translation, drawing on a targeted search of PubMed and Embase (January 2018 to March 2026). Five prediction domains are synthesized: perioperative hypotension, postoperative complications, difficult airway management, depth-of-anesthesia monitoring, and regional anesthesia and pain management. SHA…
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.
Chagas disease and leishmaniasis are neglected protozoan diseases recognized by the World Health Organization as major public health problems. These diseases affect millions of people worldwide, yet effective treatments remain unavailable. Triosephosphate isomerase (TIM), a glycolytic enzyme that exhibits high catalytic efficiency for the isomerization of glyceraldehyde-3-phosphate and dihydroxyacetone-phosphate exclusively in its dimeric form, was subjected to virtual screening. Using a deep neural network for structure-based drug design that predicts binding affinity between small molecules
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: The HIV epidemic in the United States disproportionately impacts gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM). Despite the effectiveness of HIV preexposure prophylaxis (PrEP) in preventing HIV acquisition, uptake among MSM remains suboptimal. Motivational interviewing (MI) has demonstrated efficacy at increasing PrEP uptake among MSM but is resource-intensive, limiting scalability. The use of artificial intelligence, particularly large language models with conversational agents (ie, "chatbots") such as ChatGPT, may offer a scalable approach to delivering MI-based counse…
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: Scaphocephaly, the most common single-suture craniosynostosis, results from premature sagittal suture closure. Surgery aims to restore normal skull morphology and prevent raised intracranial pressure. We used artificial intelligence-based methods to assess craniofacial morphology in patients with nonsyndromic scaphocephaly, comparing pre- and postoperative 2-dimensional (2D) facial photographs with controls to evaluate the outcomes of 2 age-specific techniques and identify the key morphological parameters.
METHODS: We analyzed a database of 1369 patients (1979-2023) using 1544 2D …
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.
Infections caused by bacteria pose a risk to humanity as drugs become increasingly ineffective as resistance to bacterial strains emerge alo … based AMP delivery platforms. This underlines the importance of diverse modification techniques and artificial intelligence (AI)-assisted designs to improve the antibacterial activity, stability, and biocompatibility of AMPs. This study examines the latest advances in the combination of AMPs with drug delivery systems to improve clinical outcomes. Finally, the review dis …
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: Existing literature primarily focuses on artificial intelligence (AI) ability to detect malignant breast tumors, often neglecting or limiting analysis to Breast Imaging-Reporting and Data System (BI-RADS) categories 4 and 5. The diagnostic performance of AI for other BI-RADS categories remains understudied. The objective of this study is to compare the diagnostic accuracy of three mammographic AI services in predicting individual BI-RADS categories and definition of opportunity integration of AI into routine clinical practice.
METHODS: Anonymized mammograms were obtained from the …
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.
Purpose: To comparatively evaluate the accuracy, readability, and concision (word count) of 7 generative artificial intelligence platforms (GenAIs) that developed multilingual postoperative instructions (POIs) for pediatric dental procedures. Methods: Standard prompts were developed and uploaded to 7 trained or untrained GenAIs to create POIs for 5 pediatric dental procedures in 3 languages: English, Spanish, and Polish. Two masked, calibrated, bilingual, simulated parents assessed the accuracy, clarity, cultural neutrality, and language appropriateness of 70 GenAI-developed POIs using an ordi…
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.
BACKGROUND: Tumour-infiltrating lymphocytes (TILs) are a robust prognostic marker in patients with triple-negative breast cancer. Artificial intelligence (AI)-derived computational tools assessing TILs could improve efficiency, but require independent validation against clinical outcomes. We aimed to compare the prognostic performance of AI-derived TIL scores with pathologist-scored TILs in a large, prospectively collected dataset pooled from randomised controlled trials.
METHODS: CATALINA was an independent, external validation study using prospectively collected long-term clinical outcome d…
СтатьяВалидационное 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 AND AIMS: Pre-resection prediction of submucosal invasion is pivotal for endoscopic submucosal dissection (ESD) candidate selection in early gastric and esophageal cancers. We performed a diagnostic test accuracy meta-analysis of artificial intelligence (AI) for invasion-depth prediction.
METHODS: PubMed/MEDLINE, Embase, Cochrane CENTRAL, and Web of Science were searched through 11 June 2026. Eligible studies applied AI to endoscopic images or videos of superficial upper gastrointestinal cancers with histopathological reference standards. Pooled sensitivity and specificity were est…
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 AND AIMS: Computer-aided polyp detection tools (CADe) utilizing artificial intelligence (AI) have been shown to demonstrate benefit with improved polyp detection during colonoscopy. Questions remain around the impact of CADe when combined with additional techniques that improve polyp detection such as lengthening withdrawal time, cecal and rectal retroflexion, dynamic position change, and narrow band imaging (NBI) use.
METHODS: A single-center prospective, randomized control trial comparing ENDO-AID AI module to conventional colonoscopy was conducted between October 11, 2023 and Ma…
СтатьяРандомизированное 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.
PURPOSE: To explore the potential of artificial intelligence-assisted compressed sensing (ACS) technique, when compared with that of conventional parallel imaging (PI) technique, in magnetic resonance imaging (MRI) simulation for head and neck cancer radiation therapy.
METHODS AND MATERIALS: Fifty-two patients with pathologically confirmed head and neck cancer underwent MRI simulation using a 3.0-T MRI simulation system. For each patient, axial T1-weighted gradient spin echo, T2-weighted fast spin echo sequence, and postcontrast and postcontrast fat-suppressed T1-weighted gradient spin echo 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.
The objective of this study is to enhance the understanding of ophthalmic disease physiology and genetic architecture through the analysis of optical coherence tomography (OCT) images using artificial intelligence (AI). We introduce a novel AI methodology that addresses the challenge of transferring OCT phenotypes across datasets. The approach employs unsupervised and self-supervised learning techniques to phenotype and cluster OCT-derived retinal layer thicknesses, using glaucoma as a model disease. Our method integrates deep learning, manifold learning, and a Gaussian mixture model to identi…
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 presence of the RUNX1::RUNX1T1 fusion gene in acute myeloid leukemia (AML) is associated with distinct morphological characteristics of myeloblasts. This study aims to assess the capability of artificial intelligence (AI) in identifying genetic abnormalities based on cell morphology. This multicenter trial included 205 patients diagnosed with AML, of which 75 were AML with RUNX1::RUNX1T1. A dataset comprising 65,039 images of myeloblasts was compiled for training, testing, and validating an AI model. The model demonstrated proficiency in adapting to varied clinical scenarios by applying tw…
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: Although the high accuracy of artificial intelligence (AI) for recognizing surgical anatomy has been reported, its effective usage remains unclear. In this study, we investigated the utility of AI in surgical education for medical students.
METHODS: Fifth-grade medical students were recruited to investigate the educational utility of EUREKA™. After an introductory lecture, they watched a video of distal gastrectomy with or without the suggestion of the connective tissue and the pancreas by EUREKA™ and then drew dissection lines in still images captured from the video. The distance…
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: Fluorescence imaging is critical for intraoperative intestinal perfusion assessment in colorectal surgery, yet its clinical adoption remains limited by subjective interpretation and lack of quantitative standards. This study introduces an integrated approach combining fluorescence curve analysis, biophysical modeling, and machine learning to improve intraoperative perfusion assessment.
METHODS: Laparoscopic fluorescence videos from 68 low rectal cancer patients were analyzed, with 1,263 measurement points (15-20 per case) selected along colonic bands. Fluorescence intensity dynamics
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 rapid advancement of artificial intelligence (AI) is profoundly transforming the theoretical framework and technological paradigm of food detection. The study focuses on elucidating the underlying mechanisms of machine learning (ML)- and deep learning (DL)-based AI in feature extraction, pattern recognition, and decision feedback. AI algorithms have enabled perception systems such as computer vision, electronic nose, and electronic tongue to overcome their dependence on handcrafted features, achieving automatic learning and high-dimensional representation of complex signals, thereby signif…
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: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a highly prevalent non-communicable chronic disease that substantially reduces life expectancy. Accurate estimation of all-cause mortality risk in T2DM patients is crucial for personalizing and optimizing treatment strategies.
METHODS: This study analyzed a cohort of 554 patients (aged 40-87 years) with diagnosed T2DM over a maximum follow-up period of 16.8 years, during which 202 patients (36%) died. Key survival-associated features were identified, and multiple machine learning (ML) models were trained and validated to predict all-cause mortali
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)-assisted colonoscopy has emerged as a tool to enhance adenoma detection rates (ADRs) and improve lesion characterization. However, its performance in real-world settings, especially in developing countries, remains uncertain.
AIMS: The aim of this study was to evaluate the impact of AI on ADRs and its concordance with histopathological diagnosis.
METHODS: A matched case-control study was conducted at a colorectal cancer (CRC) referral center, including 146 patients aged 45-75 years who underwent colonoscopy for CRC screening or surveillance. Patients …
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: Despite artificial intelligence (AI) models demonstrating high predictive accuracy for early cholangiocarcinoma recurrence, their clinical application faces challenges, such as reproducibility, generalizability, hidden biases, and uncertain performance across diverse datasets and populations, raising concerns about their practical applicability.
OBJECTIVE: This meta-analysis aims to systematically assess the diagnostic performance of AI models using computed tomography (CT) imaging to predict early recurrence of cholangiocarcinoma.
METHODS: A systematic search was conducted in Pu…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Technology dependence has long been a critical public health issue, especially among young people. With the development of AI chatbots, many individuals are integrating these tools into their daily lives. However, we have limited knowledge about the issues related to AI chatbot usage and dependence. Therefore, we conducted a cross-sectional survey to investigate AI chatbot usage behaviors and their association with mental health outcomes among Chinese university students. A total of 1004 students who met the inclusion criteria were included in the analysis. Our survey revealed that 45.8 % of 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.
MedElevator
Войти в исследования