BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is increasingly being integrated into dental radiology to enhance diagnostic accuracy and support epidemiological research. AI-driven techniques, such as K-Means clustering and principal component analysis (PCA) offer novel approaches for analyzing cone-beam computed tomography (CBCT) data.
AIMS: This study applied AI-based clustering techniques to data derived from CBCT images, in a sample of Saudi population, to identify pulp stone prevalence patterns, and evaluate the ability of these methods to reveal hidden patterns and stratify distributional phe…
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 increasingly use generative AI to interpret symptoms and seek health information, yet limited evidence shows how AI-assisted self-diagnosis is integrated into care-seeking and related to clinical interactions and patient-physician relationships.
OBJECTIVE: This study examined how AI-assisted self-diagnosis is incorporated into care-seeking processes and how it relates to patient participation in clinical encounters and trust in physicians.
METHODS: An exploratory sequential mixed methods design was used. In the qualitative phase, Chinese adults who had used generative AI
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.
ABSTRACT: BACKGROUND: Ambient clinical documentation tools are increasingly used to reduce administrative burden and improve provider experi … alance, and a strong preference to continue using DAX.
ABSTRACT: CONCLUSION: Deployment of ambient artificial intelligence documentation technology at scale was associated with improvements in documentation efficiency, substantial reductions in manual input, and improved provider well-being, supporting its potential to meaningfully alleviate documentation burden.
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: Oral health is an essential component of overall health; however, specific assessment tools for first-visit patients in dental outpatient waiting scenarios are currently lacking. This study aims to systematically develop and validate the User Experience Scale for Artificial Intelligence Question-Answering Systems (UES-AIQA) for Chinese first-visit dental patients, providing a standardized instrument for evaluating the service quality of artificial intelligence (AI)-based services in dental outpatient settings.
METHODS: An initial item pool was developed through literature analysis…
СтатьяВалидационное исследованиеАннотация на английскомПолный 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.
Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association2026eng
Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming modern health care by enhancing data analysis, decision-making, and automation across clinical domains. In musculoskeletal health care, AI is poised to assume an emerging role in improving diagnostic accuracy, guiding treatments, and powering robotic surgical approaches. Compared with other nonsurgical specialties, this field is uniquely positioned for adopting innovations driven by AI given that treatment decisions are often dependent upon complex synthesis of unstructured data and imaging. Given these opportunities and the potential benefi…
СтатьяОбзорПоиск 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: To assess the diagnostic agreement between an artificial intelligence (AI) system and general practitioners (GPs) interpreting fundus photographs for diabetic retinopathy (DR) screening, using the ophthalmologists' assessment as the reference standard.
METHODS: We performed a cross-sectional study of 500 primary care patients with type 2 diabetes (T2DM). Each underwent two 45° non-mydriatic fundus photos per eye. Images were independently evaluated by three trained GPs, a deep learning-based AI system (EyeArt v3.0.0 (Eyenuk Inc.)), and an ophthalmologist (reference standard). Diagnostic…
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.
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is associated with multi-organ complications, including cardiovascular and renal disease. Fundus photography provides a non-invasive window into systemic microvascular health, and artificial intelligence (AI) has enabled extraction of retinal biomarkers for systemic risk prediction beyond diabetic retinopathy detection. We conducted a methodologically structured scoping review following PRISMA-ScR guidance to map AI applications in retinal imaging for multi-organ risk stratification in T2DM. Studies using machine learning or deep learning models to predict cardi…
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: Implementing structured shared decision-making (SDM) requires high-quality, reliable patient information. In radiation oncology, patients often have limited knowledge and misconceptions about therapy and side effects, affecting their decision-making. Large language model-based AI systems (LLMs) may help by providing evidence-based information in accessible language, but successful implementation depends on the willingness of patients and health care professionals (HCPs) to adopt these technologies.
METHODS: A survey was conducted among patients undergoing radiation therapy and HCP
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.
Understanding how viruses evolve to infect specific hosts is crucial for reliably predicting and preventing emerging virus diseases. While genomic signatures of host adaptation exist within virus sequences, the systematic approaches needed to identify these patterns across the virome are in their infancy and will require well-curated datasets as a foundation for rigorous analysis. Although repositories like GenBank contain extensive genomic data, the critical metadata needed for artificial intelligence (AI) model training often exists in non-standardized, heterogeneous formats, complicating pr…
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.
Cross-border trade security risks are often embedded in inconsistencies among trade documents, logistics trajectories, hardware sensor state … ce-constrained generation. The proposed framework provides a reliable, interpretable, and auditable artificial intelligence-driven sensing solution for customs supervision, port security, international logistics review, and trade-background investigation.
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: The emergence of AI technologies has revolutionised dentistry, with intraoral imaging being a key area for innovation. Despite advances and growing interest in applying AI algorithms to intraoral x-rays, the methodological quality, diagnostic validity, and clinical applicability of existing studies remain unclear.
AIM: To synthesise and critically appraise the current evidence on AI integrated with intraoral digital radiographic imaging for detecting dental caries in adults, focusing on diagnostic accuracy compared with gold-standard methods and examining methodological quality, c
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.
BACKGROUND: Alzheimer disease (AD) affects cognition, treatment adherence, family connections, and health care resource allocation. Most patients with AD have low adherence to medication therapy due to the limitations associated with cognitive impairment. Therefore, increasing the involvement of patients and their family members in medication management is important to improve treatment outcomes and reduce the burden of care.
OBJECTIVE: This study explores the potential application of artificial intelligence (AI) in medication management for Chinese patients with early- to mid-stage AD focusi…
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)-enabled electrocardiography has emerged as a tool for detecting cardiac dysfunction. The prognostic relevance of AI-enabled electrocardiography-derived diastolic dysfunction (DD) in patients undergoing transcatheter aortic valve replacement had not been assessed.
METHODS: We analyzed 3197 patients undergoing transcatheter aortic valve replacement for severe aortic stenosis between 2010 and 2023 with baseline 12-lead ECGs processed by a validated AI model to classify diastolic function (grades 0-3). Multivariable Cox models and nested model comparisons …
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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Technological innovation has played a pivotal role in shaping trauma and orthopaedic surgery. This narrative review examines the evolution of orthopaedic practice across six industrial revolutions, from early mechanization to contemporary artificial intelligence (AI)-driven healthcare.
METHODS: A structured literature search of major databases and historical sources was performed through December 2025.
RESULTS: Industry 1.0 introduced standardized surgical instrumentation and early prosthetics, while Industry 2.0 enabled radiographic imaging, aseptic techniques, and i…
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) embedded in point-of-care ultrasound (POCUS) could reduce operator dependence in left ventricular ejection fraction (LVEF) assessment and accelerate bedside decision making by non-cardiologists and non-radiologists. Prospective comparative studies evaluating real-time AI-assisted POCUS for LVEF across point-of-care settings were systematically reviewed. The PubMed/MEDLINE, Embase, and Cochrane databases were searched from inception to June 11, 2025. The authors included prospective analytical observational studies in intensive care unit (ICU), emergency department,…
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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: Early detection of cardiovascular disease is a global public health priority. Artificial intelligence (AI)-enabled stethoscopes offer robust performance characteristics in point-of-care detection of heart failure, atrial fibrillation, and valvular heart disease (VHD). We conducted a pragmatic, cluster-randomised controlled implementation trial to determine the real-world effect and implementation challenges of AI-stethoscopes.
METHODS: UK primary care practices were cluster randomised 1:1 to intervention (training and implementation in use of AI-stethoscopes in routine care) or co…
СтатьяРандомизированное исследованиеPragmatic Clinical TrialПоддержка 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: This study aimed to systematically map the intellectual structure, evolution, and research landscape of artificial intelligence (AI) applications in sports biomechanics through comprehensive bibliometric analysis.
METHODS: A mixed-methods bibliometric analysis was conducted using Web of Science Core Collection as the primary data source. A three-component Boolean search query targeting the intersection of AI methods, biomechanical assessments, and sports applications was implemented to identify relevant publications from January 2015 to December 2024. Performance analysis and scie…
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