Wound exudate contains rich biochemical markers, among which dynamic pH fluctuations serve as a key predictor of infection progression and healing prognosis. However, real-time pH monitoring remains limited by the lack of platforms enabling exudate extraction and stable sensing. Here, we present an asymmetric theranostic Janus wound dressing that integrates unidirectional exudate transport, wide-gamut colorimetric pH sensing, and antibacterial therapy into a single closed-loop platform. The bilayer rapidly drains exudate from the curcumin/Ag-loaded hydrophobic polyurethane (PU) layer into a hy
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.
The prevalence of antimicrobial resistance (AMR) within the common bacterial pathogen Streptococcus pneumoniae makes it a priority for the development of new antibiotics. While artificial intelligence (AI) has recently boosted phenotype-based repurposing of drugs for other human pathogens, this remains to be investigated for S. pneumoniae. Thus, we leveraged ensembles of transformer, graph, and tree models, each trained on a set of 1849 actives along with 34 503 inactives, to prospectively examine 6747 drugs. Of 11 selected candidate antibiotics, nine were found to strongly reduce in vitro gro…
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.
INTRODUCTION: Optimal management of patent ductus arteriosus (PDA) remains controversial. Complexity in severity appraisal, high-dimensional data, and the need for longitudinal, individualized assessment make PDA a compelling candidate for Artificial Intelligence (AI)-driven approaches. This systematic review evaluates AI research in the context of PDA, identifying strengths, limitations, and future directions.
METHODS: Following PRISMA 2020, databases were searched for peer-reviewed articles from January 1, 2010, to May 31, 2025. Eleven studies met inclusion criteria. Data on design, populat…
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.
UNLABELLED: Neonatal respiratory monitoring is essential for the early detection of clinical alterations, especially in preterm newborns. Co … respiratory monitoring still relies mainly on contact sensors and subjective clinical assessment. • Artificial intelligence and computer vision have shown potential for noninvasive neonatal monitoring, but automated respiratory analysis systems remain limited.
WHAT IS NEW: • An artificial intelligence-based video system integrating YOLO and respiratory-signal analysis e …
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), which spans machine learning (ML), deep learning (DL), computer vision, and natural language processing (NLP), is now used across obstetric care, including ultrasound interpretation (biometry, anomaly detection), fetal monitoring (cardiotocography), maternal risk stratification (preeclampsia, preterm birth, hemorrhage), labor and delivery decision support, genomic screening, and telehealth. Methods: We conducted a narrative (non-systematic) review of the literature published between 2016 and 2026, distinguishing the level of evidence supporting each ap…
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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2026eng
Successful deployment of medical artificial intelligence (AI) systems should start with formulating clear goals and understanding organisational workflows. Comprehensive deployment planning is advised after identifying a suitable product, preliminary testing, and procurement. A structured approach supports effective adoption and improved efficiency. Planning involves evaluating the feasibility of integrating the AI into local clinical practice and creating a roadmap. Implementation is based on the specific use case and expected clinical outcomes. Defining stakeholder roles and establishing com…
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: In recent years, artificial intelligence (AI) has demonstrated great potential in the field of managing chronic pain (CP). AI can optimize treatment decisions, improve the quality of life of patients with CP, and promote the rational allocation of medical resources. However, the existing studies are mostly scattered, lack systematic integration and analysis, and have not yet constructed a knowledge map reflecting the whole picture of the research.
OBJECTIVES: This study aims to apply bibliometric analysis methods to explore the current research status and hotspots in the intersect…
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded in clinical environments, raising questions of trust, fairness, empathy, and governance. The ethical terrain surrounding AI in medicine remains unstable despite its rapid adoption. We introduce the "Seven Deadly Sins of AI in Medicine", a conceptual framework of recurring systemic failure modes: (i) Blind Trust, (ii) Overregulation, (iii) Dehumanization, (iv) Misaligned Optimization, (v) Overinforming and False Forecasting, (vi) Misapplied Statistics, and (vii) Self-Referential Evaluation. The framework was developed through systematic synt…
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.
This study provides a comprehensive analysis of the application of artificial intelligence (AI) in diagnosing acute traumatic wrist joint injuries (WJIs), including fractures and ligament damage. AI has demonstrated significant potential in identifying fractures and ligament damage. The study highlights the use of various AI technologies and algorithms, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Gradient Class Activation Mapping (Grad-CAM), deep learning models, object detection models, automated assessment algorithms, traditional machine learning techniques, data augmentation and preproc…
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
BACKGROUND: Scoliosis is a prominent and disabling spinal deformity often presenting in adolescence, causing pain and movement dysfunction. Treatment involves repeated surgical interventions to straighten the spine gradually. Due to the invasive nature and natural disease progression, patients require a deep understanding of the condition for optimal engagement in treatment and associated physiotherapy for rehabilitation. The latest method of patient education is the use of artificial intelligence (AI) to offer tailored information to patients with scoliosis. There are currently no reviews ass…
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.
Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) surgery requires precise fusion segment selection and reliable prediction of postoperative alignment, yet current tools lack individualized, validated solutions. We developed ScoliosisPLAN, an AI-based system integrating a YOLOv8-derived segmentation model (ScolioPlanNet) for personalized fusion planning and a latent diffusion model (ScolioPredNet) for simulating postoperative radiographs. In a retrospective development cohort and prospectively collected internal and external validation cohorts of 1425 patients with ≥2-year follow-up, the system achieved 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.
Artificial intelligence (AI) has rapidly gained importance in medicine over recent years, particularly in medical imaging. AI is transforming cardiac imaging along the entire workflow - from image acquisition and reconstruction to interpretation and diagnosis. In echocardio-graphy, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and nuclear medicine, AI systems have the potential to automatically capture and standardize measurements, reduce noise and artifacts, shorten acquisition and analysis times, and improve reproducibility. Applications range from real-time automated analysis …
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.
To develop an artificial intelligence-based radiographic screening system for hip dysplasia and to evaluate its diagnostic performance and clinical utility. Seventy-three patients with hip dysplasia who underwent unilateral periacetabular osteotomy and 29 asymptomatic volunteers were included. Radiographs from patients with hip dysplasia were divided into training (n = 40), validation (n = 7), and testing (n = 26) datasets, whereas radiographs from volunteers were used exclusively for testing. The artificial intelligence system detects and segments anatomical landmarks on pelvic radiographs, q…
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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in modern ophthalmology, enabling rapid advances in disease detection, clinical decision support, workflow optimization, and tele-ophthalmology. Ophthalmology is particularly suited for AI integration because of its reliance on imaging modalities such as fundus photography, optical coherence tomography (OCT), and visual field testing. Over the past decade, deep learning algorithms have demonstrated high diagnostic accuracy in identifying retinal diseases including diabetic retinopathy, age-related macular degeneration, and glau…
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.
Neuro-ophthalmic disorders feature complex etiology. Certain ocular manifestations may hint at severe neurological diseases. Current clinical practice faces no shortage of diagnostic examinations. The core challenge consists in inadequate recognition, integration and interpretation of multifaceted information during initial consultation and non-specialist visits, potentially resulting in misdiagnosis, missed diagnosis, delayed referral and excessive examinations. Artificial intelligence has demonstrated promising performance in optic disc lesion detection, image interpretation of optic neuropa…
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.
Preserving the parathyroid glands (PGs) is crucial during thyroidectomy to avoid hypoparathyroidism and its related complications. Recently, artificial intelligence (AI) based techniques have been introduced intraoperatively, allowing surgeons to reduce the level of subjectivity and assist with the identification of PGs accurately and quickly. The aim of this narrative review is to assess the current evidence on the application of AI in parathyroid gland (PG) preservation. PubMed, Google Scholar, and Embase were used for the search for various types of studies and reviews dating from 2015 up t…
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.
Objectives: Oral potentially malignant disorders may present as white, red, or mixed red-white lesions and require accurate early recognition. This study evaluated whether texture-analysis features extracted from clinical digital images could distinguish oral precancerous lesions from other oral mucosal lesions and normal mucosa using gray-level co-occurrence matrix (GLCM), gray-level run-length matrix (GLRLM), and wavelet analysis. Materials and Methods: Sixty-four clinical digital images were selected according to predefined inclusion and exclusion criteria. The dataset included leukoplakia,
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.
Antibiotic-resistant bacterial infections remain a major public health challenge, contributing to an estimated 1.27 million deaths in 2019. … n sequenced at decreasing costs. This growing volume of genomic data has enabled the application of Artificial Intelligence (AI), particularly Machine Learning (ML), and its subfield Deep Learning (DL) in phage research. Data-driven approaches are increasingly used for genome annotation, host prediction, lifestyle classification, and the identification of therapeutic can …
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 and Objectives: Antimicrobial resistance (AMR) is a major challenge, particularly in intensive care units, where broad-spectrum therapy is often initiated before microbiological confirmation. Artificial intelligence (AI) may improve AMR prediction, but its clinical value depends on integration with bioengineering-enabled digital microbiology. This narrative review examines how AI, bioengineering platforms and digital microbiology can support AMR prediction, clinical decision support and antimicrobial stewardship across the sample-to-decision pipeline. Materials and Methods: A target…
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 integration of multi-omics data using Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming the landscape of neurological disease research. As our understanding of complex brain disorders such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, multiple sclerosis, and schizophrenia deepens, there is an ever-increasing demand for sophisticated tools for handling and interpreting high-dimensional biological data. In this chapter, we explore the integration of AI and multi-omics in neurobiology, describing the evolution of AI techniques from classical rule-based systems to cutting-edge deep learning …
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.
MedElevator
Войти в исследования