Chronic kidney disease (CKD) has become a major global public health issue. Due to its insidious onset and atypical early symptoms, patients often fail to detect it in time and receive effective intervention. Therefore, conducting early screening and diagnosis is of great significance for delaying the progression of renal failure and reducing the burden on patients and society. Combining surface-enhanced Raman scattering (SERS) technology, immunochromatography and artificial intelligence algorithm, this study utilized serum kidney injury molecule-1 (KIM-1) molecule as a key biomarker to constr…
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.
Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography (ERCP) is a technically demanding procedure for pancreaticobiliary diseases. Artificial intelligence (AI) is transforming ERCP by improving diagnostic accuracy, procedural safety, and postoperative risk prediction. This review synthesizes AI applications across the entire workflow: preoperative planning using multimodal risk models, intraoperative navigation via real-time anatomical localization and augmented reality, and postoperative complication prediction with dynamic algorithms. AI also optimizes anesthesia and ambulatory surgery workflows. C…
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: Left bundle branch block (LBBB) significantly increases the risk of left ventricular systolic dysfunction (LVSD) due to cardiac dyssynchrony. Although artificial intelligence-enabled electrocardiography (AI-ECG) models show promise in detecting LVSD, their performance in LBBB patients remains underexplored. We hypothesized that an AI-ECG model clinically validated for detecting LVSD would accurately detect LVSD and predict future clinical outcomes in LBBB patients.
METHODS: In this retrospective multicenter study, 5,689 expert-validated LBBB ECGs collected from 2,813 patients betw…
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: Artificial intelligence (AI)-enhanced electrocardiography (ECG) has been developed to detect paroxysmal atrial fibrillation (AF) from sinus rhythm ECGs (SR-ECGs). For broader applicability, model development across institutions and ECG systems is essential.
METHODS: We developed an AI-enhanced ECG model using SR-ECGs from Tokai University (n = 172,613; Nihon Kohden [NK] system) and The Cardiovascular Institute (n = 19,170; GE MUSE system). AF-labeled SR-ECGs were defined as recordings within 31 days of an AF episode, while SR-labeled SR-ECGs were those with ≥ 1095 days of AF-free …
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 (AI), particularly foundation and generative models, is reshaping the practice of hepatology through enhanced knowledge synthesis, quantitative and reproducible analysis of multimodal data, and personalized clinical decision support. This narrative review examines the transition from task-specific discrimination AI to large language models (LLMs), multimodal foundation models, and agentic AI. We synthesize evidence from original and validation studies, clinical evaluations, and benchmark studies, as well as expert reviews and regulatory frameworks across metabolic dysfu…
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.
OBJECTIVE: OCT angiography (OCTA) images present challenges for clinical and research use due to variability and noise. The aim was to develop artificial intelligence models for OCTA image quality evaluation using the Artificial Intelligence Ready and Equitable Atlas for Diabetes Insights (AI-READI) data set.
DESIGN: Cross-sectional study.
SUBJECTS: Six thousand two hundred sixty-nine OCTA 6 × 6-mm and 325 12 × 12-mm macula-centered photographs of the superficial vascular plexus from 1067 AI-READI study participants, and 1100 6 × 6-mm OCTA photographs from 539 patients from the Massachusetts…
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.
Peripheral T-cell lymphoma (PTCL) is a heterogeneous group of aggressive malignancies with poor prognosis and limited response to standard c … itations of existing therapies, and explores the potential of multi-omics profiling integrated with artificial intelligence (AI) to decode complex signatures for improved subtype classification, treatment response prediction, and survival prognostication. By addressing the "black-box" issue through explainable AI, this approach offers a promising framework to advance PTC …
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.
Rosacea is a chronic inflammatory skin disorder characterized by persistent facial erythema. Its clinical assessment relies on the Clinician's Erythema Assessment (CEA), a subjective scale prone to inter-observer variability. To address the need for diagnostic consistency, this study developed a multimodal artificial intelligence framework for objective CEA grading using standardized VISIA® imaging. We analyzed a retrospective cohort of 1,001 patients. To establish a robust reference standard, three expert dermatologists conducted a multi-step collective audit to reach a unanimous consensus fo…
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.
PURPOSE: Radiotherapy treatment planning is a resource-intensive process characterized by multiple manual steps that can contribute to treatment delays and interobserver variability. The Radiation Planning Assistant (RPA) is a Web-based platform designed to deliver automated contouring and planning approaches tailored to low-resource settings. This work expands the RPA to develop and clinically validate end-to-end, artificial intelligence-driven workflows for prostate and cervical cancers, designed to improve efficiency, consistency, and accessibility in low- and middle-income countries.
MATE…
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.
PURPOSE: To evaluate the inter-rater reliability of DISE interpretation using the VOTE classification, assess variability in therapeutic decision-making, and explore the potential role of artificial intelligence (AI) in DISE evaluation.
METHODS: Twenty DISE recordings were retrospectively and independently evaluated by 12 raters (7 junior and 5 senior) and by a general-purpose AI model without task-specific training. Inter-rater agreement among human raters for obstruction grading and pattern classification was assessed using percentage agreement, Fleiss' kappa, and weighted kappa. Agreement …
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.
As generative artificial intelligence (GAI) becomes increasingly integrated into undergraduate medical education, its relationship with students' learning engagement warrants further investigation. Guided by self-determination theory, this cross-sectional questionnaire study surveyed 498 medical undergraduates at a medical university in China and used structural equation modeling (SEM) and fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) to examine average associations and configurational patterns among GAI use, basic psychological need satisfaction, and learning engagement. SEM results show…
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.
We performed machine learning analysis of population data to determine the major determinants of 1-year mortality among geriatric patients undergoing hip arthroplasty. The data of 17,290 patients aged ≥ 65 years who underwent hip arthroplasty in 2019 were extracted from the Korea National Health Insurance Service claims database. With 1-year mortality as the dependent variable, random forest variable importance and Shapley Additive Explanations (SHAP) were used to identify the major predictors among 31 included predictors and their associations with mortality. The area under the curve of the r
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: Appropriate risk prediction is essential to inform long-term management in patients with symptomatic severe aortic stenosis after transcatheter aortic valve implantation (TAVI). We aimed to develop multimodal artificial intelligence (AI)-based models to predict long-term mortality of patients with symptomatic severe aortic stenosis following TAVI.
METHODS: In this multicentre development, validation, and testing study, multimodal data (including clinical assessments, laboratory values, electrocardiograms, echocardiograms, cardiac catheterisation results, CT scans, and procedural p…
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
INTRODUCTION: Military personnel face heightened cancer risks from exposure to burn-pit emissions, per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), jet fuel, and radiation. Veterans show elevated malignancy rates, and active-duty personnel remain vulnerable because of ongoing operational exposures, underscoring the need for early detection. Traditional screening methods are invasive and have limited sensitivity for early-stage disease. This study evaluates the feasibility of artificial intelligence/machine learning (AI/ML)-based cell-free DNA (cfDNA) methylation analysis for early cancer detection …
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: Most European population mammography screening programs rely on double reading with arbitration, a model that delivers mortality benefit but is increasingly challenged by radiologist workload, variable specificity, and interval cancers. Artificial intelligence (AI) is being evaluated to support or optimize these established European screening pathways.
PURPOSE: To synthesize prospective or program-embedded evaluations of AI conducted within European-style population screening programs and to estimate exploratory program-level absolute risk differences (RDs) per 1000 examinations f…
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.
BACKGROUND: Accurate cytologic classification of thyroid nodules is essential for clinical management, but interobserver variability and indeterminate interpretations remain persistent challenges. The clinical feasibility of AIxTHY, a disease-specific deep-learning algorithm integrated into a digital cytology platform, was evaluated for assisting thyroid fine-needle aspiration (FNA) diagnosis using whole-slide imaging (WSI).
METHODS: Two cytopathologists and one cytologist independently reviewed 100 archival ThinPrep FNA slides using three modalities: microscopy, artificial intelligence (AI)-…
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/PURPOSE: Cervical lymph node metastasis represents a critical prognostic factor in oral squamous cell carcinoma (SCC); however, early-stage or subtle metastases often pose diagnostic challenges under conventional microscopy. Recent advancements in artificial intelligence (AI) offer promising solutions to enhance diagnostic accuracy and efficiency. This study aimed to evaluate the extent to which AI-assisted tools can improve diagnostic performance and efficiency in the detection of cervical lymph node metastases.
MATERIALS AND METHODS: Sixty-six hematoxylin-eosin-stained slides con…
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 perform a pointwise structure-function analysis of the ellipsoid zone (EZ) in retinitis pigmentosa (RP) using an artificial intelligence-based overlay to understand EZ structure-function relationships.
DESIGN: A single-center retrospective study.
SUBJECTS: Patients with clinically confirmed RP.
METHODS: Same-day spectral-domain OCT (SD-OCT) and microperimetry near-infrared images were overlaid in patients with confirmed RP. Overlay used a coarse alignment artificial intelligence model. Each locus, on a 68-point microperimetry grid spanning the central 20° of the macula, was id…
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: Lung cancer is one of the most common types of cancer and the leading cause of cancer death in the United Kingdom. Artificial intelligence-based software has been developed to reduce the number of missed or misdiagnosed lung nodules on computed tomography images.
OBJECTIVE: To assess the accuracy, clinical effectiveness and cost-effectiveness of using software with artificial intelligence-derived algorithms to assist in the detection and analysis of lung nodules in computed tomography scans of the chest compared with unassisted reading.
DESIGN: Systematic review and de novo cost…
СтатьяСистематический обзорПоддержка исследования: вне 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.
MedElevator
Войти в исследования