STUDY OBJECTIVE: This study investigated whether quantitative analysis of preoperative magnetic resonance imaging (MRI) scans can differentiate deep infiltrating endometriosis (DIE) lesion types (active or fibrotic lesion [FL]) and associate them with reported pain symptoms.
DESIGN: Monocenter, observational, retrospective accuracy study.
SETTING: Academic Hospital IRCCS Policlinico di S. Orsola, Bologna, Italy.
PATIENTS: All patients with histologically confirmed DIE who had undergone preoperative MRI were considered for recruitment during the study period (December 2022 to December 2023).
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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: High-resolution anoscopy (HRA) is the gold standard for anal cancer screening, but its interpretation is challenging and operator-dependent. Artificial intelligence (AI) may increase diagnostic yield, but most studies have focused on differentiating low-grade and high-grade squamous intraepithelial lesions (LSIL and HSIL, respectively) in still frames, with no clinical application reported. Methods: We describe the first real-time use of deep learning, demonstrated in three patients undergoing HRA for anal cancer screening, at a high-volume American referral center. When an area su…
Клинический случайСтатьяПолный 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.
Accurate determination of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) gene amplification is a cornerstone of precision oncology in breas … variability, particularly in borderline and heterogeneous tumors. The rise of digital pathology and artificial intelligence (AI) has enabled automated analysis of whole-slide images (WSIs), supporting tasks such as nuclei segmentation, signal detection, HER2 copy-number estimation, and HER2/CEP17 ratio computation. However, current evidence remains heterogeneous, with li …
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.
PURPOSE: Artificial intelligence (AI)-based computer-aided detection (AI-CADe) systems can improve adenoma detection during colonoscopy. However, successful clinical implementation depends on diagnostic performance and user acceptance, usability, and workflow integration. This study evaluated user perceptions before and after the clinical implementation of AI-CADe.
METHODS: This single-center, repeated, cross-sectional descriptive survey evaluated the endoscopy unit staff perceptions of AI-CADe at the National Cancer Center. Two anonymous online surveys were administered before and 1 month af…
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-assisted virtual screening enables identification of chemically diverse bioactive small molecules. We targeted transglutaminase 2 (TG2), a multifunctional protein associated with mesenchymal-like features in breast cancer. Approximately 10 million compounds were screened against the catalytic site of open TG2 using the AtomNet structure-based deep-learning model. The top 30,000 candidates underwent physicochemical and structural filtering, diversity clustering, and manual selection, yielding 84 compounds for experimental evaluation. Fourteen induced apoptosis in MCF-7, …
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.
Intraoperative rapid diagnosis with pathological classification by pathologists plays a pivotal role in making appropriate surgical decisions. However, morphological evaluation of intraoperative frozen sections is apparently more difficult than that of formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue because of their unavoidable tissue-processing artifacts, which compels pathologists, even well-trained, more challenging to make an accurate diagnosis. Therefore, assisting the pathological diagnosis with artificial intelligence is anticipated. Here, we built the data set consisting of histopatholo…
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/AIMS: Early detection and removal of colon polyps are critical for preventing colorectal cancer. Computer-aided detection (CADe) systems have been introduced to increase the polyp detection rate (PDR) during colonoscopy, potentially enhancing its effectiveness. This study aimed to evaluate the efficacy of a CADe system in colorectal neoplasm detection.
METHODS: This prospective, randomized controlled trial was conducted at two tertiary centers (May 2023 to April 2025). Patients were randomly assigned to CADe or conventional colonoscopy and underwent screening, surveillance, or diag
СтатьяРандомизированное исследованиеМногоцентровое 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.
Three-dimensional (3D) reconstruction is time-consuming owing to segmentation work. We evaluated the accuracy of the artificial intelligence (AI)-based segmentation and tracking model SAM-Track for segmentation of anatomical or histological structures and explored the potential of AI to enhance research efficiency. Images [obtained via computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI)], anatomical sections from a Visible Korean Human open resource, and serial histological section images of cadavers were obtained. Six structures in the CT, MRI, and anatomical sections and seven in t…
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: Generative artificial intelligence (AI) in deep brain stimulation (DBS) is currently unvalidated in its content. This study sought to analyze AI responses to questions and recommendations from the 2018 Congress of Neurological Surgeons (CNS) guidelines on subthalamic nucleus and globus pallidus internus DBS for the treatment of patients with Parkinson's Disease.
METHODS: Seven questions were generated from CNS guidelines and asked to ChatGPT 4o, Perplexity, Copilot, and Gemini. Answers were "concordant" if they highlighted all points provided by the CNS guidelines; otherwise, answ…
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: To quantify the impact of workflow parameters on time savings in report turnaround time due to an AI triage device that prioritized pulmonary embolism (PE) in chest CT pulmonary angiography (CTPA) examinations.
METHODS: This retrospective study analyzed 11,252 adult CTPA examinations conducted for suspected PE at a single tertiary academic medical center. Data was divided into two periods: pre-artificial intelligence (AI) and post-AI. For PE-positive examinations, turnaround time (TAT)-defined as the duration from patient scan completion to the first preliminary report completion-w…
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.
OBJECTIVE: The purpose of this study is to examine the performance of Chat Generative Pre-trained Transformer (GPT)-4vision (GPT-4v) and GPT-4omni (GPT-4o) on the ACR's Diagnostic Radiology in-Training (DXIT) examination, comparing performance on image-based and text-only questions.
METHODS: In all, 1,136 publicly available DXIT examination questions were input into GPT-4v and GPT-4o with a prompt asking the large language model to provide its answer, rationale, and confidence level (0-100). Accuracy of each model across different categories was then analyzed, with χ2 tests to compare proport
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПолный 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: This study evaluated the performance of ChatGPT, a multimodal large language model (LLM), in estimating dental age from panoramic radiographs (PRs) and compared its accuracy and reproducibility with those of the London Atlas (LA) method. METHODS: PRs of 620 healthy children aged 6 through 13 years were retrospectively analyzed. An experienced dentomaxillofacial radiologist estimated dental age using the LA, and the ChatGPT-4o model analyzed the same anonymized images to generate automated age predictions. Both methods were repeated after two weeks to assess intra-observer reliabili
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Furcation involvement complicates the management of periodontitis and increases the risk of tooth loss. Conventional methods of … information, particularly in complex cases. This study reviewed the use of deep learning, a type of artificial intelligence (AI), to detect furcation involvement on dental X-rays. Data from eight studies, including more than 7,800 dental radiographs of >12,000 molars, were analyzed and the results showed that deep learning models were highly accurate, performing similarl …
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: Artificial intelligence (AI) applications in dentistry are advancing rapidly, yet external validation studies are scarce. This pilot study evaluated 2 US Food and Drug Administration-cleared AI-based decision support systems for detecting caries and clinically relevant periodontal bone loss (≥ 33% or ≥ 5 mm of attachment loss) using longitudinal clinical data to establish ground truth.
METHODS: A retrospective analysis of 90 patients (mean [SD] age, 61.4 [13.2] years) records was conducted at the Veterans Affairs Greater Los Angeles Health Care System in Los Angeles, California. E…
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.
CONTEXT.—: Seegene Medical Foundation, one of the major clinical laboratories in South Korea, developed SeeDP, an artificial intelligence (AI)-based postanalytic daily quality control (QC) system that reassesses all gastrointestinal (GI) endoscopic biopsy (EB) slides for incorrect diagnoses.
OBJECTIVE.—: To review the operational records and clinical impact of SeeDP since its launch in March 2022.
DESIGN.—: Operational records of SeeDP were retrieved for the period of March 1, 2022, to February 28, 2023. Among cases scanned during 40 working days (March 10, 2022, to May 4, 2022), all discord…
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: Variations in the implementation of emerging data nomenclature standards and usage of artificial intelligence (AI) tools in Canadian radiation therapy (RT) centres have not yet been fully characterized. To address this, a current state analysis was conducted to serve as a baseline assessment and to identify gaps and opportunities for harmonized pan-Canadian data practices and the adoption of AI in clinical settings within radiation oncology.
METHODS AND MATERIALS: A survey was distributed to all Canadian RT centres with the aim to describe the perceived status and characteristics of …
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.
OBJECTIVES: The adoption of artificial intelligence (AI) technology holds significant potential to drive innovation for value-based healthcare for Victorian public oral healthcare, Australia. This pilot study compared the clinical triage decision outcome of experienced dentists in prioritizing consumers with urgent dental care at Your Community Health, a community health service in Victoria, Australia, with those generated by the CoTreat AI-driven tool (CoTreat Pty Ltd, Australia).
METHODS: Consecutive sampling of consumers were recruited for the 6-month pilot. Five clinical criteria were est…
СтатьяВалидационное 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: Intradialytic hypotension (IDH) is a serious complication of chronic hemodialysis (HD). BestShape is a novel artificial intelligence-driven system developed recently for real-time prediction of IDH. This study aimed to report the clinical results and health-economic benefits following the implementation of BestShape.
METHODS: Medical records from two institutions in Taiwan that incorporated BestShape into all HD practices were retrospectively reviewed. Data from HD sessions from January 2020 to December 2023, following BestShape implementation, constituted the "BestShape group." D…
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.
Predicting the transition from mild cognitive impairment (MCI) to Alzheimer's disease (AD) has important clinical significance for dementia prevention and improving patient prognosis. Multimodal magnetic resonance imaging (MRI) techniques (including structural MRI, functional MRI, and cerebral perfusion MRI) can yield information on the morphology, structure, and function of the brain from multiple dimensions, providing a key basis for revealing the pathophysiological mechanisms during the conversion from MCI to AD. Artificial intelligence (AI) methods based on deep learning and machine learni…
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 AND OBJECTIVES: Embolic protection devices (EPDs) used during carotid artery stenting (CAS) are crucial in reducing ischemic complications. Although minimizing the filter-type EPD movement is considered important, limited research has demonstrated this practice. We used an artificial intelligence (AI)-based device recognition technology to investigate the correlation between filter movements and ischemic complications.
METHODS: We retrospectively studied 28 consecutive patients who underwent CAS using FilterWire EZ (Boston Scientific, Marlborough, MA, USA) from April 2022 to Septem…
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.
MedElevator
Войти в исследования