The pioneering nature of this work covers the answers to two questions: (1) Is an up-to-date anatomical model of the larynx needed for moder … tilizing multiple clinical, as well as technical metrics. The model will form the basis for further artificial intelligence (AI) requirements, and it may also contribute to the development of translational medicine.
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: Patients with peripheral artery disease (PAD) are at increased risk for major adverse limb and cardiac events including mortalit … 0.91, specificity 0.85, accuracy 0.89, and PPV 0.89 (postexercise ABI comparison).
CONCLUSION: An artificial intelligence-enabled analysis of a resting Doppler arterial waveform permits identification of PAD at a clinically relevant performance level.
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.
BACKGROUND: Despite the increasing availability of clinical decision support systems (CDSSs) and rising expectation for CDSSs based on artificial intelligence (AI), little is known about the acceptance of AI-based CDSS by physicians and its barriers and facilitators in emergency care settings.
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the acceptance, barriers, and facilitators to implementing AI-based CDSSs in the emergency care setting through the opinions of physicians on our newly developed, real-time AI-based CDSS, which alerts ED physicians by predicting aortic dissection based on numeric and text…
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: This study aims to develop artificial intelligence (AI) system to automatically classify patients with maxillary sinus fungal ball (MFB), chronic rhinosinusitis (CRS), and healthy controls (HCs).
METHODS: We collected 512 coronal image sets from ostiomeatal unit computed tomography (OMU CT) performed on subjects who visited a single tertiary hospital. These data included 254 MFB, 128 CRS, and 130 HC subjects and were used for training the proposed AI system. The AI system takes these 1024 sets of half CT images as input and classifies these as MFB, CRS, or HC. To optimize the clas…
СтатьяПоддержка 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.
AIMS: Patients with congestive heart failure (HF) are prone to clinical deterioration leading to hospital admissions, burdening both patients and the healthcare system. Predicting hospital admission in this patient group could enable timely intervention, with subsequent reduction of these admissions. To date, hospital admission prediction remains challenging. Increasing amounts of acquired data and development of artificial intelligence (AI) technology allow for the creation of reliable hospital prediction algorithms for HF patients. This scoping review describes the current literature on stra…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has quickly turned into a global health problem. Computed tomography (CT) findings of COVID-19 pneumonia and community-acquired pneumonia (CAP) may be similar. Artificial intelligence (AI) is a popular topic among medical imaging techniques and has caused significant developments in diagnostic techniques. This retrospective study aims to analyze the contribution of AI to the diagnostic performance of pulmonologists in distinguishing COVID-19 pneumonia from CAP using CT scans. A deep learning-based AI model was created to be utilized in the detection of COVID…
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.
INTRODUCTION: Adverse drug reaction reports are usually manually assessed by pharmacovigilance experts to detect safety signals associated with drugs. With the recent extension of reporting to patients and the emergence of mass media-related sanitary crises, adverse drug reaction reports currently frequently overwhelm pharmacovigilance networks. Artificial intelligence could help support the work of pharmacovigilance experts during such crises, by automatically coding reports, allowing them to prioritise or accelerate their manual assessment. After a previous study showing first results, we de…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Advances in natural language understanding have facilitated the development of Virtual Standardized Patients (VSPs) that may soon rival human patients in conversational ability. We describe herein the development of an artificial intelligence (AI) system for VSPs enabling students to practice their history taking skills.
METHODS: Our system consists of (1) Automated Speech Recognition (ASR), (2) hybrid AI for question identification, (3) classifier to choose between the two systems, and (4) automated speech generation. We analyzed the accuracy of the ASR, the two AI systems, 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.
Clinical diagnostics for SARS-CoV-2 infection usually comprises the sampling of throat or nasopharyngeal swabs that are invasive and create patient discomfort. Hence, saliva is attempted as a sample of choice for the management of COVID-19 outbreaks that cripples the global healthcare system. Although limited by the risk of eliciting false-negative and positive results, tedious test procedures, requirement of specialized laboratories, and expensive reagents, nucleic acid-based tests remain the gold standard for COVID-19 diagnostics. However, genetic diversity of the virus due to rapid mutation
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 investigate a rapid and effective method for the examination of coronary CTA in emergency patients requiring coronary CTA exam … gh-speed CT. The diagnosis report was obtained through the subsequent reconstruction analysis using artificial intelligence software.
CONCLUSION: Esmolol injection can rapidly reduce the heart rate of normal people during exercise and at rest, and the steady blood concentration can be reached in 2 minutes. The half-life is about 5 minutes, with short duration and fewer …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 algorithms utilizing deep learning are helpful tools for diagnostic imaging. A deep learning-based automatic detection algorithm was developed for rib fractures on computed tomography (CT) images of high-energy trauma patients. In this study, the clinical effectiveness of this algorithm was evaluated. A total of 56 cases were retrospectively examined, including 46 rib fractures and 10 control cases from our hospital, between January and June 2019. Two radiologists annotated the fracture lesions (complete or incomplete) for each CT image, which is considered the "ground …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
To explore the application value of accelerated rehabilitation surgery (ERAS) nursing in laparoscopic total hysterectomy, 120 patients who underwent laparoscopic total hysterectomy for benign uterine diseases in the hospital were selected as the research object. According to different nursing schemes, they were divided into 60 cases in the experimental group (ERAS nursing program) and 60 cases in the control group (traditional perioperative nursing). All patients underwent postoperative ultrasonography, and the intraoperative and postoperative rehabilitation indexes of the two groups were anal
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 explore whether the post-left atrium space (PLAS) ratio would be useful for prenatal diagnosis of total anomalous pulmonary venous connection (TAPVC) using echocardiography and artificial intelligence.
METHODS: We retrospectively included 642 frames of four-chamber views from 319 fetuses (32 with TAPVC and 287 without TAPVC) in end-systolic and end-diastolic periods with multiple apex directions. The average gestational age was 25.6 ± 2.7 weeks. No other cardiac or extracardiac malformations were observed. The dataset was divided into a training set (n = 540; 48 with TAPVC and 4…
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.
This study was aimed to analyze the changes in renal function of patients undergoing percutaneous coronary intervention (PCI) surgery and the characteristics of their computed tomography (CT) image based on artificial intelligence algorithms. In this study, 104 patients with coronary atherosclerotic heart disease (CAHD) were treated as the research objects. They were divided into an experimental group (patients who underwent CAG and PCI within 1 week after enhanced coronary CT (ECCT)) and the control group (patients who underwent CAG and PCI within 1-3 weeks after ECCT). Renal imaging scans of…
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.
To develop an artificial intelligence (AI)-based method for the detection of focal skeleton/bone marrow uptake (BMU) in patients with Hodgkin's lymphoma (HL) undergoing staging with FDG-PET/CT. The results of the AI in a separate test group were compared to the interpretations of independent physicians. The skeleton and bone marrow were segmented using a convolutional neural network. The training of AI was based on 153 un-treated patients. Bone uptake significantly higher than the mean BMU was marked as abnormal, and an index, based on the total squared abnormal uptake, was computed to identif…
СтатьяПоддержка 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.
Generalized anxiety disorder (GAD) and major depressive disorder (MDD) are highly prevalent and impairing problems, but frequently go undetected, leading to substantial treatment delays. Electronic health records (EHRs) collect a great deal of biometric markers and patient characteristics that could foster the detection of GAD and MDD in primary care settings. We approached the problem of predicting MDD and GAD using a novel machine learning pipeline to re-analyze data from an observational study. The pipeline constitutes an ensemble of algorithmically distinct machine learning methods, includ
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.
In order to explore the efficacy of using artificial intelligence (AI) algorithm-based ultrasound images to diagnose iliac vein compression syndrome (IVCS) and assist clinicians in the diagnosis of diseases, the characteristics of vein imaging in patients with IVCS were summarized. After ultrasound image acquisition, the image data were preprocessed to construct a deep learning model to realize the position detection of venous compression and the recognition of benign and malignant lesions. In addition, a dataset was built for model evaluation. The data came from patients with thrombotic chron…
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.
Decision-making in fertility care is on the cusp of a significant frameshift. Online tools to integrate artificial intelligence into the decision-making process across all aspects of ART are rapidly emerging. These tools have the potential to improve outcomes and transition decision-making from one based on traditional provider centric assessments toward a hybrid triad of expertise, evidence, and algorithmic data analytics using AI. We can look forward to a time when AI will be the third part of a provider's tool box to complement expertise and medical literature to enable ever more accurate p…
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.
Atrial fibrillation (AF) is an abnormal heart rhythm, asymptomatic in many cases, that causes several health problems and mortality in population. This retrospective study evaluates the ability of different AI-based models to predict future episodes of AF from electrocardiograms (ECGs) recorded during normal sinus rhythm. Patients are divided into two classes according to AF occurrence or sinus rhythm permanence along their several ECGs registry. In the constrained scenario of balancing the age distributions between classes, our best AI model predicts future episodes of AF with area under the
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Left ventricular systolic dysfunction (LVSD) in Chagas disease (ChD) is relatively common and its treatment using low-cost drugs can improve symptoms and reduce mortality. Recently, an artificial intelligence (AI)-enabled ECG algorithm showed excellent accuracy to detect LVSD in a general population, but its accuracy in ChD has not been tested.
OBJECTIVE: To analyze the ability of AI to recognize LVSD in patients with ChD, defined as a left ventricular ejection fraction determined by the Echocardiogram ≤ 40%.
METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: This is a cross-sectional study of ECG …
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.
MedElevator
Войти в исследования