AIMS: A significant proportion of type 2 diabetes cases remain undiagnosed despite screening advances, carrying substantial cardiometabolic risk. Artificial intelligence-enhanced electrocardiography (AI-ECG) detects subtle ECG changes in subclinical disease, potentially enabling opportunistic screening.
METHODS AND RESULTS: We developed AI-ECG Risk Estimator for Diabetes Mellitus (AIRE-DM), a convolutional neural network with discrete-time survival loss, for diagnosis of prevalent and prediction of incident type 2 diabetes. It was trained on 1 163 401 ECGs from 189 537 individuals from Beth I…
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), including generative and foundation-based methods, has rapidly expanded within medical imaging research, but the structure, citation impact, collaboration patterns, and thematic orientation of the United Kingdom national research ecosystem remain incompletely characterised. This bibliometric analysis examined Scopus-indexed publications from 2017 to 2025 using a predefined search strategy targeting generative and foundation-based AI methods in medical imaging. Records were analysed globally and filtered for United Kingdom affiliation. Descriptive indicators, inclu…
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.
BACKGROUND: The rapid integration of digital technologies and artificial intelligence (AI) into nursing education has increased the need for nurse educators to possess adequate digital literacy, digital competence, and confidence in using AI-enabled tools. However, evidence on the mechanisms underlying educators' AI readiness remains limited, particularly in low- and middle-income contexts.
OBJECTIVE: To assess levels of digital literacy, digital competence, and AI self-efficacy among nurse educators and to examine whether digital competence statistically mediated the association between digi…
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: Amid the global race toward intelligent healthcare systems, Saudi Arabia stands at a pivotal moment in its digital health transformation. Understanding how prepared healthcare professionals are to adopt artificial intelligence is essential for shaping successful national strategies.
OBJECTIVES: This study aimed to assess healthcare professionals' attitudes, perceptions, and intentions toward using AI in clinical practice; examine awareness and actual use; identify key predictors of AI adoption based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT); and explore 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.
Molecular markers are central to diagnosis, prognosis, and treatment selection in adult-type diffuse high-grade gliomas (HGG), but tissue genotyping is invasive and may be affected by intratumoral heterogeneity. We evaluated the diagnostic accuracy of AI-based MRI radiogenomics for preoperative molecular characterization of HGG. Following PRISMA 2020, we searched PubMed, EMBASE, Scopus, and bioRxiv on March 14, 2026, for studies using AI on preoperative MRI to predict molecular markers in HGG. Risk of bias was assessed using QUADAS-2; reporting and methodological quality were assessed with CLE
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.
Neuromuscular dysfunction during the sit-to-walk (STW) task in Parkinson's disease (PD) remains poorly understood. We aimed to analyze surfa … h convolutional neural networks (CNN) trained on wavelet-transformed sEMG spectrograms. Explainable artificial intelligence methods identified physiologically interpretable neuromuscular patterns. STW phase 1 was the most sensitive interval for detecting PD-related neuromuscular abnormalities. Among the feature-based classifiers, the random forest model demonstrated the …
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: Biomedical informatics increasingly reuses clinical artificial intelligence (AI) benchmarks, yet successor releases are often treated as independent external corpora. If the same participants reappear under new corpus names, features, or partition files, evaluation can become internal while reported as external.
OBJECTIVES: The objective of this study is to define successor-release participant leakage as a benchmark-integrity threat, operationalize a preevaluation audit and leak-free protocol, and demonstrate its impact using the Distress Analysis Interview Corpus, Wizard-of-Oz co…
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.
Traditional talent development models were designed before the AI revolution and do not consider artificial agents as possible sources of development. artificial intelligence is quickly infiltrating education spaces-but our thinking about learning has not caught up with how we can productively pair learners with both human and artificial intelligence. Addressing this gap, we introduce Human-AI Symbiotic Theory (HAIST), a novel theoretical framework designed for AI-facilitated environments, which posits how learners can productively leverage both humans and AI as "development partners" across t…
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.
In a recent article, Weissman et al.1 examined the extent to which artificial intelligence (AI)-based large language models (LLMs) generate clinical decision support (CDS) outputs that meet the criteria of regulated medical devices1 and called for new regulations for LLM-based CDS systems. In this manuscript, we respond to the proposed considerations highlighting those that have been addressed by existing guidelines and would not need new frameworks, as well as the need for new regulations of "generalized" CDSS that are not anchored to specific clinical indications. We contextualise this regul…
Письмо в редакциюПоиск 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.
Physical rehabilitation increasingly depends on interventions that are intensive, personalized, and sustained outside the clinic. Yet contemporary rehabilitation systems face persistent barriers, including workforce shortages, geographic inequities, rising costs, fragmented follow-up, and poor adherence to home exercise programs. This comprehensive review examines how artificial intelligence (AI) and virtual reality (VR) can function together as a digital therapeutic framework for physical rehabilitation. The review argues that the core problem is not simply the absence of technology but the a…
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.
Raman spectroscopy delivers label-free, non-destructive, single-cell measurements and directly senses intrinsic biochemical signals of nucleic acids, proteins, and lipids. Conventional semen analysis offers limited prognostic power for assisted reproductive technology (ART). We developed a single-cell, label-free Raman workflow integrated with artificial intelligence (AI) to assess sperm functional status and predict outcomes of ART. Spectra from sperm of thirty-one ART patients were processed to extract diagnostically informative bands spanning nucleic acids, proteins, lipids, and glycogen. S…
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 AND PURPOSE: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally [1] as well as the leading cause of death among cancer survivors [2]. The outcomes of CVD mortality among cancer patients, particularly those with breast cancer, highlight the need for early detection of CVD at the beginning of cancer treatment as cardiotoxicity can also lead to accelerated development of chronic diseases, especially in the presence of risk factors [3].
MATERIALS AND METHODS: A fusion deep learning model was developed and tested using computed tomography (CT) scans and electronic healt
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.
Stroke remains a leading cause of death and long-term disability worldwide, making prevention strategies a global health priority. Emerging technologies-including artificial intelligence (AI), wearable devices, digital health applications, and drone-assisted emergency systems-are increasingly being explored to improve stroke prevention and early management. In primary prevention, machine learning models can identify individuals at high risk of stroke using clinical and behavioral data with high reported predictive accuracy, although most models are derived from retrospective, single-center dat…
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: Real-world data (RWD) have historically suffered from fragmentation, delayed availability, variable data quality, and limited analytic utility. Truveta developed an artificial intelligence (AI)-enabled data platform to address these longstanding challenges in using RWD for clinical research. This paper describes Truveta's partnership model, platform design, data scale, and research applications.
MATERIALS AND METHODS: Truveta de-identifies, aggregates, and harmonizes electronic health record (EHR) data for 130 million patients-1 in 3 Americans-from US health systems. The platform …
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 AND AIM: although generative language models have been extensively studied in the field of digestive diseases, further progress requires addressing underexplored aspects such as linguistic bias, the evaluation of clinical reasoning underlying model responses, and the use of realistic clinical material in non-English-speaking contexts. The aim of this study was to evaluate the accuracy of GPT-4o to answer clinical questions in Spanish and to qualitatively analyze its errors.
METHODS: we used the most recent official board examination for specialist in Gastroenterology (Spain, 2023
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.
AIMS: This study aims to develop and initially test an autonomous artificial intelligence (AI) agent to support nurse-led delirium screening and guideline-concordant prevention and management.
METHODS AND RESULTS: We constructed a delirium-specific knowledge graph from publicly available clinical guidelines and implemented an autonomous AI agent that integrates retrieval-augmented generation with validated delirium assessment tools to simulate decision support in nursing workflows. In this proof-of-concept evaluation, the agent was benchmarked on 20 clinical patient cases to assess (i) tool s…
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.
PURPOSE: With trastuzumab deruxtecan demonstrating clinical benefit in human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-low and -ultralow breast cancer, precise discrimination at the lowest end of the HER2 immunohistochemistry (IHC) spectrum has become essential. In this 1-year retrospective study, we evaluated whether a commercially available, in vitro diagnostic-approved artificial intelligence (AI) system could improve the consistency of HER2 IHC scoring tested on all breast cancers from a single center.
MATERIALS AND METHODS: In total, 853 HER2 IHC whole-slide images from 581 patients were…
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/AIMS: Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) overexpression is a critical therapeutic target in gallbladder cancer (GBC), but detection requires invasive sampling. We developed a fully automated computed tomography (CT)-based framework to noninvasively predict HER2 status in unresectable GBC.
METHODS: This single-center retrospective-prospective study included 213 pathologically proven unresectable GBC patients (retrospective training cohort, n = 143; prospective test cohort, n = 70) with 42 (19.7%) HER2-positive cases. Our two-stage framework comprised: (1) automated tumo
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.
Biocompatibility of a biosensor can be achieved by grafting polymer brushes onto a solid surface. These brushes must be able to attract spec … the addition of Na+ and K+ ions. The originality of the study also lies in the implementation of an Artificial Intelligence (AI) clustering model applied to force curves to specifically study a 50% PAA/50% PEO mixed polymer brush. This AI model makes it possible to distinguish areas of the surface where only one type of polymer has been grafted and to identify its nature …
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: Women with gestational diabetes (GDM) are at increased risk of developing type 2 diabetes (T2D). Prognostic models have been developed and evaluated, but their methodological quality and applicability remain inconclusive. Recent reviews with the latest search date of March 31, 2025, were conducted with major shortcomings, including failure to adhering best-practice guides and inappropriately pooling heterogeneous model performances. This systematic review aims to synthesise the methodological characteristics of existing prognostic models for T2D following GDM. METHODS: Five electro
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