PURPOSE: To build and validate artificial intelligence (AI)-based models for AMD screening and for predicting late dry and wet AMD progression within 1 and 2 years.
METHODS: The dataset of the Age-related Eye Disease Study (AREDS) was used to train and validate our prediction model. External validation was performed on the Nutritional AMD Treatment-2 (NAT-2) study.
FIRST STEP: An ensemble of deep learning screening methods was trained and validated on 116,875 color fundus photos from 4139 participants in the AREDS study to classify them as no, early, intermediate, or advanced AMD and further…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
This study aimed to diagnose the incidence of restless leg syndrome (RLS) in patients with diabetes mellitus (DM) type-2, thorough artificial intelligence based multilayer perceptron (MLP). 300 cases of diabetes mellitus type-2, of age between 18-80 years were included. Point-biserial correlation/Pearson Chi-Square correlations were conducted between RLS and risk factors. We trained a backpropagation MLP via. supervised learning algorithm to predict clinical outcome for RLS. Majority of the patients were having hypertension (63%) and with peripheral neuropathy (69%). Two mostly reported scaled…
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:The etiology and pathophysiologic mechanism of sudden sensorineural hearing loss are undefined. We will use artificial intelligence and big data methods to explore the correlation between sudden sensorineural hearing loss and serum indices. Method:A total of 1218 patients with sudden deafness admitted to Sun Yat-sen Memorial Hospital were selected as the experimental group, 95 861 healthy subjects were randomly selected as the control group at the same period. Serum biochemical indexes in two groups were collected and analyzed by TreeNet and CART machine learning algorithms, to scree…
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: Deep learning is a newer and advanced subfield in artificial intelligence (AI). The aim of our study is to validate a machine-based algorithm developed based on deep convolutional neural networks as a tool for screening to detect referable diabetic retinopathy (DR).
METHODS: An AI algorithm to detect DR was validated at our hospital using an internal dataset consisting of 1,533 macula-centered fundus images collected retrospectively and an external validation set using Methods to Evaluate Segmentation and Indexing Techniques in the field of Retinal Ophthalmology (MESSIDOR) dataset. I…
СтатьяВалидационное 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.
Childhood sexual abuse (CSA) is a worldwide phenomenon that has negative long-term consequences for the victims and their families, and inflicts a considerable economic toll on society. One of the main difficulties in treating CSA is victims' reluctance to disclose their abuse, and the failure of professionals to detect it when there is no forensic evidence (Bottoms et al., 2014; McElvaney, 2013). Estimated disclosure rates for child sexual abuse based on retrospective adult reports range from 23 % to 45 % (e.g., Bottoms et al., 2014). This study reports the four stages in the development of a
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 use of artificial intelligence in medicine is currently an issue of great interest, especially with regard to the diagnostic or predictive analysis of medical data. In order to achieve the regional medical and public health data analysis through artificial intelligence technologies, spark data analysis is adopted as the research platform for hypertension patients, and artificial intelligence technologies are used to preprocess the data with inconsistency, redundancy, incompleteness, noise and error; Aiming at the unbalanced data sets, the Z-score standard is adopted to convert data into us…
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: Prediabetes is associated with an increased risk of progression to type 2 diabetes, yet sustained lifestyle modification remains difficult in everyday life. Although telehealth and artificial intelligence may extend lifestyle support through remote access, monitoring, reminders and personalised feedback, little is known about how people with prediabetes perceive these technologies or the conditions under which they would consider them acceptable.
OBJECTIVE: To explore how adults with prediabetes understand and manage lifestyle modification and to identify their perceived support n…
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.
Amid the rapid integration of generative artificial intelligence (Gen AI) into higher education, it remains unclear how the risk perception ability of university students, as a core group of users, is associated with their perceived benefits of Gen AI. To address this gap, this study develops an integrated theoretical framework drawing upon Cognitive Appraisal Theory (CAT), Protection Motivation Theory (PMT), and the Technology Acceptance Model (TAM)/UTAUT2 to explain how different dimensions of risk perception differentially influence distinct categories of perceived benefits. Questionnaire 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.
Artificial intelligence (AI) technologies are rapidly transforming how people create and experience sexual content, including the emergence of AI-generated pornography (AI-porn). Yet little is known about who is engaging with this evolving medium. This study presents findings from a cross-sectional survey (data collected in 2025) of 367 heterosexual Australian adults (age range = 19-87 years, M = 39.07, SD = 13.43; 52.5% men, 44.8% women [and 2.2% non-binary, excluded from inferential analyses due to small cell sizes]) examining demographic, ideological, and relational correlates of AI-porn fa…
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: Artificial intelligence (AI) is advancing in healthcare, but nurses' low AI literacy limits its integration into education, research, and clinical practice. The AI Nurses Network was established in 2024 as a global network providing free training, funding, news, and events to support nurses worldwide in developing and applying AI in professional practice.
PURPOSE: To evaluate members' engagement with, and perceptions of, the AI Nurses Network resources, including their use, quality, and impact.
METHODS: A cross-sectional online survey was conducted. Convenience sampling was used,…
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.
Diagnostic errors are a substantial source of patient harm. As artificial intelligence (AI) integrates into clinical workflows, opportunities are emerging to assess their impacts on diagnostic excellence (DxEx). The Coordinating Center for Diagnostic Excellence (CODEX) at the University of California San Francisco established the Action Incubator to translate research advances in DxEx into tangible strategies for improving diagnosis. The September 2025 in-person inaugural Action Incubator convened 30 multidisciplinary stakeholders representing health systems, patient advocacy, industry, and po…
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: Current endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) and cholangioscopic-based diagnostic sampling for indeterminant biliary strictures remain suboptimal. Artificial intelligence (AI)-based algorithms by means of computer vision in machine learning have been applied to cholangioscopy in an effort to improve diagnostic yield. The aim of this study was to perform a systematic review and meta-analysis to evaluate the diagnostic performance of AI-based diagnostic performance of AI-associated cholangioscopic diagnosis of indeterminant or malignant biliary strictures.
METHODS: …
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.
PURPOSE: Predictive biomarkers to guide selection of first-line chemotherapy for advanced pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) are an unmet clinical need. This study used the Computational Histology Artificial Intelligence (CHAI) platform to develop and validate a histomorphology-based G-chemo versus F-chemo (GvF) biomarker that predicts benefit from first-line fluoropyrimidine-based (F-chemo) versus gemcitabine-based (G-chemo) regimens.
METHODS: The CHAI platform extracted quantitative histomorphologic features from whole-slide images of hematoxylin and eosin-stained diagnostic biopsies. …
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
As artificial intelligence (AI) is increasingly applied in high-risk industries, understanding the attitudes of different occupational groups toward AI and their underlying psychological correlates has become an important research issue. Existing studies typically conceptualize self-control as a psychological trait with universal adaptive value, suggesting that it helps buffer "individuals" negative attitudes toward new technologies; however, this assumption is primarily based on samples from the general population. Drawing on a situated perspective of psychological functioning, the present cr…
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: To understand the efficiency, safety, and patient acceptability of using an artificial intelligence-based conversational agent Dora R2 (Ufonia Limited, UK) in the cataract pathway.
PATIENTS AND METHODS: This mixed methods cohort-based service evaluation included both prospective and retrospective data collection from two UK public hospitals: Oxford University Hospitals National Health Service (NHS) Foundation Trust and Buckinghamshire Healthcare NHS Trust. Patients undergoing cataract surgery of mixed complexity were included. All patients who had postoperative calls with Dora R2 bet…
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: Transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM) remains substantially underdiagnosed among Black patient populations. When applied to non-invasive diagnostic and screening techniques, artificial intelligence (AI) can aid in the early detection of subtle patterns indicative of transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM), potentially before clinical symptoms appear. This systematic review examines the current landscape of AI-based diagnostic tools for ATTR-CM.
METHODS: A comprehensive search was performed in PubMed, Embase, Cochrane Library, Scopus, and Web of Science. The search …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
AIMS: Nearly, 40% of patients undergoing elective invasive coronary angiography (ICA) are diagnosed with non-obstructive coronary artery disease (CAD) or normal coronary anatomy, resulting in unnecessary risk exposure and increased costs to the healthcare system. In this study, we externally validate an artificial intelligence model for optimizing patient selection for ICA vs. coronary computed tomography angiography (CCTA) to reduce unnecessary ICAs.
METHODS AND RESULTS: The model was trained on data from outpatients undergoing elective ICA at two cardiac centres in Ontario, Canada between 2…
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: The effect of computer-aided detection (CADe) on performance of endoscopists with different experience levels is not well understood. This study assessed whether CADe use promotes learning or deskilling.
METHODS: We performed a prospective, multicenter, registry-based, pragmatic clinical trial. The primary end point was change in the proportion of colonoscopies with detection of at least one polyp ≥5 mm (PDR-5). Each endoscopist performed colonoscopies in three successive phases: 1) before CADe exposure, 2) during CADe use, and 3) after CADe removal. To assess the impact of CADe o
СтатьяМногоцентровое исследованиеPragmatic Clinical TrialПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования