BACKGROUND: Diabetic foot ulcers (DFUs) affect 19% to 34% of individuals with diabetes during their lifetime and account for over one million nontraumatic lower-limb amputations annually. Standard care often fails to detect early, subclinical changes, leading to delayed intervention and high mortality rates. This review examines how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) can extract complex patterns from diverse data modalities to advance DFU care.
METHODS: We examined AI/ML applications in DFU care across four domains: diagnosis (automated image and thermogram classification,…
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.
BACKGROUND: Pneumonia detection in chest X-rays (CXR) increasingly relies on AI-driven diagnostic systems. However, their "black-box" nature often lacks transparency, underscoring the need for interpretability to improve patient outcomes. This study presents the first application of the Deformable Prototypical Part Network (D-ProtoPNet), an ante-hoc interpretable deep learning (DL) model, for pneumonia classification in pediatric patients' CXR images. Clinical insights were integrated through expert radiologist evaluation of the model's learned prototypes and activated image patches, ensuring
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.
BACKGROUND. Radiologists are prone to missing some colorectal cancers (CRCs) on routine abdominopelvic CT examinations that are in fact detectable on the images. OBJECTIVE. The purpose of this study was to develop an artificial intelligence (AI) model to detect CRC on routine abdominopelvic CT examinations performed without bowel preparation. METHODS. This retrospective study included 3945 patients (2275 men, 1670 women; mean age, 62 years): a training set of 2662 patients from Severance Hospital with CRC who underwent routine contrast-enhanced abdominopelvic CT before treatment between Januar…
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: Pediatric specialist shortages and rapidly rising autism prevalence rates have compelled primary care clinicians to consider playing a greater role in the autism diagnostic process. The ECHO Autism: Early Diagnosis Program (EDx) prepares clinicians to screen, evaluate, differentiate, diagnose, and provide longitudinal care for children with autism in primary care settings. Canvas Dx is a prescription-only Software as a Medical Device designed to support clinical diagnosis or rule out of autism, including in primary care settings. It is authorized by the Food and Drug Administration
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Patients with inflammatory bowel disease (IBD) have an increased risk of colorectal cancer. Endoscopic surveillance is recommended but is challenging due to the presence of active inflammation, flat dysplasia and inflammatory pseudopolyposis. CAD-EYE, an artificial intelligence (AI) powered endoscopic module by FUJIFILM, optically characterises lesions in real time. The aim of this study was to evaluate the accuracy of CAD-EYE in IBD surveillance.
METHODS: Ninety-seven lesions were identified from 38 patients with IBD, undergoing surveillance at a single centre. Non-magnified, sti…
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) applications in dermatology have expanded beyond diagnosis and have shifted towards assessing disease severity.
OBJECTIVES: To qualitatively and quantitatively evaluate the performance of image-based AI models in severity assessment for various skin diseases.
METHODS: In this systematic review and meta-analysis, we collected studies using four electronic databases, including PubMed, Embase, Institute of Electrical and Electronics Engineers Xplore and Web of Science, published from 1 January 2017 to 6 April 2023, and updated the search in November 2023…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Knee osteoarthritis is a prevalent, chronic musculoskeletal disorder that impairs mobility and quality of life. Personalized patient education aims to improve self-management and adherence; yet, its delivery is often limited by time constraints, clinician workload, and the heterogeneity of patient needs. Recent advances in large language models offer potential solutions. GPT-4 (OpenAI), distinguished by its long-context reasoning and adoption in clinical artificial intelligence research, emerged as a leading candidate for personalized health communication. However, its application …
СтатьяНаблюдательное исследованиеСравнительное 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.
AIM: The aim of this study was to compare the histopathologic features of MMF-induced colitis and colonic GVHD and develop a digital tool using deep learning convolutional neural networks (CNNs) to semi-automate the quantification of eosinophils.
METHODS: MMF and GVHD colitis cases were retrieved. A cohort of transplant patients who were at risk for developing GVHD and were on MMF at the time of biopsy was also identified. Cases were reviewed for histologic features and a deep learning CNN was trained to quantify lamina propria eosinophils. Clinical history was collected.
RESULTS: Ninety-fiv
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: Breast cancer (BC) is the most frequently diagnosed cancer and the leading cause of cancer death among women worldwide. Artificial intelligence (AI) shows promise for improving mammogram interpretation, especially in resource-limited settings. However, concerns remain regarding the diversity of datasets and the representation of researchers in AI model development, which may affect the models' generalizability, fairness, and equity.
METHODS: We performed a scientometric analysis of studies published in 2017, 2018, 2022, and 2023 that used screening or diagnostic mammograms for BC …
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: Marginalised populations-such as racialised groups, low-income individuals, newcomers and those in rural areas-disproportionately experience severe diabetes-related complications, including diabetic foot ulcers, retinopathy and amputations, due to systemic inequities and limited access to care. Although community-based programmes address cultural and accessibility barriers, their isolation from mainstream healthcare systems leads to fragmented care and missed opportunities for early intervention.Artificial intelligence (AI)-powered technologies can enhance accessibility and perso…
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.
The European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) has identified a critical need to establish structured training for safe and effective use of artificial intelligence (AI) in endoscopy. This manuscript presents the results of a formal Delphi consensus process and outlines the official ESGE position, offering a comprehensive curriculum for acquiring and maintaining the competence needed to exploit the benefit of using AI tools in endoscopy. The proposed framework defines the prerequisites in the preadoption phase, core training components, and requirements to maintain optimal implement…
Consensus StatementСтатьяПоиск 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: Several new robotic platforms are being commercialised, with different features in terms of types of consoles, numbers of arms, … lp to enhance the quality, efficacy and safety of surgical procedures.
RESULTS: The integration of artificial intelligence, particularly computer vision analysis of surgical workflows, is put forward to further reduce complications, enhance safety, and improve operating room efficiency. Additionally, new large language models can assist during procedures by providing pa …
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.
Cell-mediated immunity and chronic inflammation are hallmarks of chronic kidney disease (CKD). Growth differentiation factor 15 (GDF15) is a marker of inflammation and an integrative signal in stress conditions. Epidermal growth factor (EGF) is a tubule-specific protein that modulates the regeneration of injured renal tubules. Neopterin is a product of activated monocytes and macrophages and serves as a marker of cell-mediated immunity. Our aim was to assess the role of the above-mentioned parameters in the progression of CKD in children using artificial intelligence tools. The study group con…
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.
Even as there are extensive genetic linkages across Latin America, local health risk is influenced by a host of interdependent factors that include (a) ethnic heterogeneity, (b) geographical isolation, and (c) disproportionate access to healthcare. The article presents a new explainable artificial intelligence (XAI) model for mapping and interpreting health vulnerability, combining several open-access datasets, such as disease prevalence, medical supply, and genetic ancestry profiles. We introduce a compound Interaction Index, as the product of ethnic diversity (E), inverted medical access (1 …
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: To identify relevant objective variables for retrospective identification of 'suspected infection' and sepsis, using behavioural artificial intelligence technology (BAIT), and to explore the accuracy of this approach for sepsis surveillance.
METHODS: BAIT uses choice behaviour analysis to make implicit expert knowledge explicit. Online choice experiments with 25-30 hypothetical retrospective patient scenarios were composed, each consisting of objective variables relevant to sepsis surveillance. Experts reviewed these scenarios and labelled them as 'sepsis' or 'no sepsis'. Two roun…
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: Endovascular aortic aneurysm repair (EVAR) requires long-term surveillance to detect and treat postoperative complications. However, prediction models to optimise follow-up strategies are still lacking. The primary objective of this study is to develop predictive models of post-operative outcomes following elective EVAR using Artificial Intelligence (AI)-driven analysis. The secondary objective is to investigate morphological aortic changes following EVAR.
METHODS AND ANALYSIS: This international, multicentre, observational study will retrospectively include 500 patients who und…
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: This systematic review evaluates artificial intelligence (AI)-based predictive models developed for early sepsis detection in adult hospitalized patients. It explores model types, input features, validation strategies, performance metrics, clinical integration, and implementation challenges.
DATA SOURCES: A systematic search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, and CENTRAL for studies published between January 2015 and March 2025.
STUDY SELECTION: Eligible studies included those developing or validating AI models for adult inpatient sepsis predicti…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Older persons comprise most traumatic brain injury (TBI)-related hospitalizations and deaths and are particularly susceptible to fall-induced TBIs. The combination of increased frailty and susceptibility to clinical decline creates a significant ongoing challenge in the management of geriatric TBI. As the population ages and co-existing medical conditions complexify, so does the need to improve the quality of care for this population. Utilizing early hospital admission variables, this study will create and validate a multinomial decision tree that predicts the discharge disposition
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.
OBJECTIVE: To analyze the current application status, technical characteristics, and challenges of Generative Artificial Intelligence (Generative AI) in perinatal health care for advanced maternal age pregnant women and explore targeted optimization strategies.
METHODS: A systematic literature review was conducted by searching PubMed, Web of Science, CNKI, and Wanfang Data from January 2020 to April 2025. Studies were included if they focused on Generative AI applications in perinatal care for women aged ≥35 years; 78 eligible studies (42 Chinese, 36 international) were finally included, cove…
СтатьяОбзорОтозванная публикацияПоиск 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 aimed to explore the potential role of artificial intelligence in optimizing botulinum toxin type A treatment for spasticity and to evaluate its alignment with expert clinical decisions. A comparative analysis was conducted using thirty hypothetical clinical cases involving individuals with spasticity resulting from various neurological conditions. Five rehabilitation physicians, each with more than five years of experience, participated in the study. An artificial intelligence model trained on scientific literature and clinical guidelines generated treatment recommendations, includ…
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.
MedElevator
Войти в исследования