BACKGROUND: Sepsis and severe infections remain major causes of morbidity and mortality worldwide, particularly in acute care settings where early recognition is critical. Artificial intelligence (AI)-based clinical decision support systems (CDSS) have emerged as promising tools for improving early diagnosis and prognostic assessment. However, limited interpretability and transparency remain key barriers to clinical adoption. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the diagnostic and prognostic performance of interpretable AI models in acute illness related to sepsis and inf…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Long-term androgen deprivation therapy (LT-ADT) with radiotherapy is standard-of-care for high-risk localized prostate cancer, with abiraterone added for clinically very high-risk disease. Given the potential toxicity and cost of abiraterone, a predictive biomarker to refine patient selection is needed. We evaluated a digital pathology multimodal artificial intelligence (MMAI) model, previously validated as a prognostic biomarker, for prediction of abiraterone benefit among nonmetastatic clinically very high-risk prostate cancer.
PATIENTS AND METHODS: MMAI scores were generated fo…
СтатьяКлиническое исследование III фазыРандомизированное 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.
Non-small-cell lung cancer (NSCLC) remains the leading cause of cancer death worldwide, and clinicians now face a rapidly expanding array of artificial intelligence (AI) tools promising earlier detection, better treatment selection, and more precise radiotherapy, yet few have altered what happens at the bedside. The problem is not poor benchmark performance; it is that strong benchmark performance has repeatedly failed to translate into demonstrable patient benefit, because most published NSCLC models are retrospective, single-center, and validated only against metrics that do not track surviv…
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: Homeopathic prescribing traditionally relies on detailed case taking, repertorization, and consultation of the materia medica to identify the most appropriate simillimum. With the emergence of artificial intelligence (AI)-based tools, it has become possible to obtain rapid remedy suggestions based on symptom input, potentially bypassing classical repertorization steps. The extent to which such AI-generated suggestions align with classical repertorial outcomes remains insufficiently explored.
OBJECTIVE: To determine the concordance between remedies suggested by an AI-based tool and…
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: Enfortumab vedotin (EV) has transformed treatment for advanced urothelial carcinoma (aUC), but outcomes vary. Machine learning (ML) with explainable artificial intelligence (XAI) may improve survival prediction.
METHODS: Data from 544 aUC patients receiving EV after platinum chemotherapy and immunotherapy (51 centers, 24 countries) were analyzed. Four machine learning (ML) algorithms (Random Survival Forest, XGBoost, Elastic Net-regularized Cox, Support Vector Machine) were trained (80%) and tested (20%) to predict overall survival (OS). SHapley Additive exPlanations (SHAP) analys…
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.
Total anomalous pulmonary venous connection (TAPVC) is one of the most severe congenital heart defects; however, prenatal diagnosis remains suboptimal. A normal fetal heart has a junction between the pulmonary venous (PV) and left atrium (LA). In contrast, no junctions are observed in patients with TAPVC. In the present study, we attempted to visualize and detect fetal PV-LA connections using artificial intelligence (AI) trained on the fetal cardiac ultrasound videos of 100 normal cases and six TAPVC cases. The PV-LA aggregate area was segmented using the following three-dimensional (3D) segme…
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: Methanol poisoning poses significant challenges due to its rapid progression and high mortality rate, necessitating timely and accurate ICU admission decisions. Explainable artificial intelligence (XAI) offers transparent insights into these decisions, enhancing trust and interpretability in predictive models. This study aims was to compare the effectiveness of deep learning and machine learning models in predicting ICU admissions for methanol poisoning patients using explainable AI techniques.
METHODS: This study analyzed a dataset of 897 patient records collected from Loghman Ha…
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: Fracture risk prediction in women exposed to hormone deprivation therapies (HDTs) for breast cancer is challenging, since bone mineral density may not be reliable in this context. This study aims to identify radiomic features (RFs) on opportunistic computed tomography (CT) images associated with vertebral fractures (VFs) in women under HDTs and to develop a radiomics-based model predictive of VFs.
METHODS: Radiomics analyses were performed on CT scans of 109 women (median age 61.1 years, range 27-85) exposed to HDTs (median duration of therapy 27.1 months). Lumbar vertebrae were auto
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.
Medical imaging is fundamental to healthcare systems, aiding in the detection of internal abnormalities related to medical conditions beyond their physical symptoms. In low- and middle-income countries (LMICs), limited access to advanced imaging and scarcity of radiologists for image interpretation are evident. Upgrading available resources with artificial intelligence can expand the diagnostic capacity of LMICs to manage the growing prevalence and incidence of infectious diseases such as tuberculosis (TB). Chest X-rays can act as an effective triage tool for TB screening, and multiple models …
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.
BACKGROUND: Osteogenesis imperfecta (OI) is a rare genetic disorder characterized by bone fragility and recurrent fractures. Emerging biologics demonstrate promise by targeting bone-remodeling pathways, yet evidence for their efficacy and safety remains fragmented and heterogeneous, and no prior systematic review in OI has incorporated artificial intelligence (AI) to synthesize it.
OBJECTIVE: This study aims to systematically evaluate the efficacy and safety of novel biologics in patients with OI using an AI-assisted workflow for evidence synthesis.
METHODS: We conducted a systematic review …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Volumetric measurements of the placenta in the first trimester provide insights into placental development and early markers for placenta-related complications. Current manual placental volume (PV) measurement using Virtual Organ Computer-Aided Analysis (VOCAL) on three-dimensional (3D) ultrasound is time-consuming and limited to two-dimensional (2D) planes. We aimed to validate a Virtual Reality (VR)-based 3D PV measurement and develop an automated Artificial Intelligence (AI) method for PV measurement.
METHODS: 3D ultrasound images from 83 singleton pregnancies (115 images) at…
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.
OBJECTIVE: The application of artificial intelligence/machine learning (AI/ML) to magnetic resonance imaging (MRI) promises to enhance and support clinical decision-making in epilepsy. However, there currently lacks an appropriate assessment of clinical utility and study rigor of current AI/ML-driven models that are targeted toward supporting decision-making within the clinical workup in epilepsy.
METHODS: We systematically reviewed and examined the ability of current AI/ML-driven models in MRI across four main applications within the clinical workup(s) for epilepsy: (1) diagnosis, (2) tempor…
СтатьяМетаанализСистематический 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.
To evaluate the orthokeratology (ortho-K) lens fitting and visual quality of artificial intelligence (AI) -fitted personalized lenses in myopic children with corneal asymmetry.This retrospective study included 139 children with corneal asymmetry who underwent ortho-K fitting, grouped according to conventional vision shaping treatment (VST) lenses (n = 53), corneal refractive therapy (CRT) lenses (n = 47), and AI-fitted personalized Optoshare Good Positioning (GP) lenses (n = 39). Pentacam-acquired anterior corneal images were used to calculate aberrations (root mean square total, root mean squ…
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: An emerging application of artificial intelligence (AI) in cervical cytology is its use as an independent screener for triaging cases that do not require human review. This study aimed to assess the possibility of clinical practice.
MATERIALS AND METHODS: Artificial Intelligence-Assistive Cytology Diagnostic System (AICyte) alone with a 50% negative cutoff is evaluated with detailed analysis of any AICyte-negative cases originally diagnosed as atypical squamous cell of undetermined significance or worse (ASC-US+/AI-), including re-examination by 3 pathologists (X.Z., X.B., Y.L.) with…
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: Flexible bronchoscopy is an essential tool for airway management and both diagnostic and therapeutic interventions, particularly in critical care. Accurate identification of tracheobronchial structures is crucial but challenging for less experienced clinicians, often leading to prolonged procedures and increased complication risks. Simulation-based training using virtual reality or manikins has shown promise, and recent studies suggest that artificial intelligence (AI)-based training outperforms self-directed learning. Limited data exist comparing AI-based bronchoscopy training to …
СтатьяРандомизированное 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.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of automated (sub)cortical fetal brain segmentation methods on a novel 3D ultrasound dataset acquired from a different vendor, and to introduce a clinician-focused visual evaluation framework complementary to the widely used Dice Similarity Coefficient (DSC).
METHOD: This cohort study included 270 volumes (141 fetuses, 19-26 + 6 weeks gestation). Deep learning models were applied to segment the cavum septum pellucidum et vergae (CSPV), lateral posterior ventricle horn (LPVH), choroid plexus (ChP), cerebellum (CBM) and cortical plate (CoP) on a new datase
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 systematically evaluate the predictive accuracy of computed tomography (CT)-based artificial intelligence (AI) for predicting variceal bleeding (VB) in patients with portal hypertension, and to assess their potential utility as an opportunistic screening tool alongside Baveno VII criteria.
METHODS: We searched PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane until December 16, 2025, for studies applying radiomics or machine learning algorithms to abdominal CT images for VB prediction. Quality was assessed using PROBAST + AI. A bivariate random-effects model was employed to calculat…
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.
BACKGROUND: Thyroid nodules refer to discrete lesions within the thyroid gland, caused by abnormal proliferation of thyroid cells and local growth. Thyroid ultrasound imaging is a non-invasive, widely used technique primarily employed to assess the benign or malignant nature of nodules, the extent of invasion into adjacent tissues, and lymph node metastasis. Early ultrasound diagnosis can help reduce the incidence of thyroid cancer. However, the diagnostic results from ultrasound examinations are often subjective, labor-intensive, and highly dependent on the clinical experience of the ultrasou
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.
Spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) is a highly lethal and disabling form of stroke, in which hematoma expansion (HE) is a major and … bility, availability, and clinical applicability. We further assess composite prediction models and artificial intelligence approaches, emphasizing limitations related to small cohorts, overfitting, dataset heterogeneity, insufficient external validation, interpretability, and workflow integration. Given the scope of GeroScience, we also discuss how vascular aging, cereb …
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.
Radiomics and artificial intelligence (AI) are increasingly used in medical imaging to shift beyond qualitative interpretation toward quantitative disease prediction. Localized medical imaging, including abdominal computed tomography (CT), chest CT, mammography, brain magnetic resonance imaging (MRI), and retinal imaging, may reveal subtle features that reflect not only pathology within the imaged organ but also systemic or distant disease processes. By extracting radiomic features with machine learning or learning imaging representations with deep learning models, previous studies have shown …
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