Artificial intelligence (AI) is an umbrella term used to describe a cluster of interrelated fields. Machine learning (ML) refers to a model that learns from past data to predict future data. Medicine and particularly gastroenterology and hepatology, are data-rich fields with extensive data repositories, and therefore fruitful ground for AI/ML-based software applications. In this study, we comprehensively review the current applications of AI/ML-based models in these fields and the opportunities that arise from their application. Specifically, we refer to the applications of AI/ML-based models …
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.
Machine learning is a good tool to simulate human cognitive skills as it is about mapping perceived information to various labels or action … e efficient when acting in adversarial conditions. We consider these coolabilities as complementary artificial intelligence and argue on the usefulness if this concept for various applications.
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.
Differential diagnosis between bacterial and viral meningitis is crucial. In our study, to differentiate bacterial vs. viral meningitis, three machine learning (ML) algorithms (multiple logistic regression (MLR), random forest (RF), and naïve-Bayes (NB)) were applied for the two age groups (0-14 and >14 years) of patients with meningitis by both conventional (culture) and molecular (PCR) methods. Cerebrospinal fluid (CSF) neutrophils, CSF lymphocytes, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), blood albumin, blood C-reactive protein (CRP), glucose, blood soluble urokinase-type plasminogen activator
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: Suboptimal human-artificial intelligence (AI) interaction is a potential roadblock for implementation of AI in clinical practice. We aimed to evaluate the interaction between AI and endoscopists in the optical diagnosis of colorectal carcinoma (CRC).
METHODS: International endoscopists were invited to diagnose colorectal lesions online. After a pretest of 15 videos, the diagnosis could be adjusted in the subsequent 35 videos after receiving a simulated AI diagnosis. Histology was the gold standard. Endoscopists' diagnoses before and after AI were compared using the signal detectio…
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) chatbots are rapidly becoming integrated into higher education, supporting human-computer interaction, knowledge explanation, rapid access to information, access to online learning resources, and personalized learning pathways. However, little is known about potential patterns of dependence on these technologies and their relationship with anxiety and depressive symptoms. This study aimed to conduct an initial psychometric evaluation of the Spanish version of the Artificial Intelligence Chatbot Dependence Scale (AICDS) and to explore its association wit…
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: This study aimed to examine the sentiment for artificial intelligence (AI) among prostate cancer (PCa) patients on active surveillance (AS) and to evaluate how that sentiment relates to patient willingness to engage with AI.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a 23-question online survey (November-December 2025) distributed through an AS platform. Analyses were restricted to 110 respondents with PCa on AS. Outcomes included trust ratings (10-point Likert scale) for physicians versus AI, responses to hypothetical AI management recommendations and perceived concerns and facilitators…
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) is rapidly transforming cardiovascular medicine, driven by the increasing availability of large-scale clinical data and advances in machine learning. Early computational applications in cardiology were primarily limited to rule-based electrocardiogram interpretation systems. Over time, these approaches have evolved into sophisticated deep learning models capable of analysing complex cardiovascular signals and imaging data. In parallel with the broader development of digital health technologies, including wearable devices, electronic health records, and remote monit…
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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder, where traditional diagnostic methods are constrained by limited sensitivity and restricted clinical utility. This review synthesizes recent applications of artificial intelligence (AI) in AD diagnostics, focusing on machine learning (ML) and deep learning (DL) across neuroimaging modalities and multi-omics research. AI algorithms can automatically extract subtle microstructural, metabolic, and molecular features, enabling high-precision classification of AD stages, patient stratification, and non-invasive early screening thr…
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.
Biomedical visualization increasingly spans traditional medical illustration, synthetic medical imaging, vision-language systems, and patient-specific 3D reconstruction. This narrative review examines applications of artificial intelligence (AI) across this field, with particular attention to medical education and scientific and clinical communication. We searched PubMed/MEDLINE and IEEE Xplore for English-language literature published from January 2017 through September 2026, supplemented by targeted searches of publisher databases and reference-list screening. Included publications addressed…
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.
BACKGROUND: Interpreters help millions of patients with a non-English language preference (NELP) navigate the healthcare system. Artificial intelligence (AI) tools are rapidly improving and undergoing testing and implementation for interpretation purposes. However, little is understood about interpreters' roles beyond direct interpretation, such as how they may promote resilience, which supports patient safety. Understanding these additional roles is critical as AI tools expand in interpretation.
OBJECTIVE: To understand how medical interpreters enhance resilience in the care of patients with…
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: Heart failure (HF) remains a leading cause of mortality and morbidity worldwide, posing substantial challenges for early and accurate diagnosis as well as personalized therapeutic management. With the rapid evolution of artificial intelligence (AI), substantial progress has been made in the clinical translation and interdisciplinary research of HF. AI offers unprecedented potential to improve the diagnostic accuracy and therapeutic efficacy of HF. However, there is a lack of systematic reviews and analyses in the current research landscape, hotspots, and development trends in this …
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/Objectives: Childhood overweight and obesity represent a major global public health challenge, with increasing prevalence and significant long-term metabolic, cardiovascular, and psychosocial consequences. Standard pediatric weight-management strategies based on lifestyle modification often achieve modest and variable results, highlighting the need for more personalized and scalable approaches. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool to enhance prevention, early risk stratification, and management of pediatric overweight and obesity. Methods: This narrative revi…
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.
Artificial intelligence (AI) shows emerging potential in pharmacy education that it fundamentally enhancing the way students learn, practice, and apply clinical knowledge. With AI-driven adaptive learning systems, instruction becomes highly personalized, catering to individual learning styles and needs. This scoping review seeks to comprehensively synthesize the current literature on the application of artificial intelligence (AI) in pharmacy education, while also identifying gaps that demand further investigation. This scoping review was conducted in accordance with methodological guidance fr…
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.
Precision medicine requires computational methods that can integrate genomic, transcriptomic, proteomic, metabolomic, epigenomic, single-cell and spatial measurements into decisions about individual patients, and artificial intelligence has become the enabling technology for doing so. This review argues that the binding constraint is no longer modelling capability but validation, calibration and governance. We compare seventeen multi-omics integration algorithms on the sample sizes they actually require and on whether independent groups have reproduced them; we set classical machine learning a…
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.
OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) and robotics are transforming neurosurgical care; however, the application of these technologies in low- and middle-income countries (LMICs), where the burden of neurosurgical diseases is highest, is not well-characterized. In this scoping review, we sought to map the current landscape of AI and robotics in global neurosurgery to identify themes and gaps that can catalyze the expansion of safe neurosurgical care worldwide.
METHODS: A systematic search was conducted across MEDLINE/PubMed, Embase, Web of Science, and IEEE Xplore. This review followed the …
Scoping ReviewСтатьяПоиск 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) is increasingly influencing clinical care and research in osteoarthritis and osteoporosis. For patients, AI can broaden access to health information, including understanding of disease and treatment options. For clinicians, AI-based systems may assist risk stratification and decision-making, including identifying individuals most likely to benefit from specific therapies. In medical imaging, AI approaches can grade osteoarthritis severity, identify occult pathology (including atypical femoral fractures), and estimate low bone mineral density from non-dedicated exam…
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: Artificial intelligence (AI) has rapidly transformed medical education through virtual patient simulations, adaptive learning systems, and large language models like ChatGPT, while raising concerns about bias, transparency, reproducibility, and ethical integration into training and assessment. Despite its growing relevance, the ethical and responsible use of AI in medical education remains understudied. This bibliometric analysis aims to characterize the intellectual landscape of this field.
METHODS: Bibliographic data were obtained from the Web of Science Core Collection using a …
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.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are transforming healthcare, particularly in drug delivery, development, and therapeutics. These technologies offer unprecedented potential to address complex diseases and improve patient outcomes. AI-powered drug delivery systems optimize drug release, target specific tissues, and enhance treatment efficacy, thereby minimizing side effects and maximizing therapeutic effectiveness. ML algorithms accelerate drug development by identifying promising candidates and streamlining clinical trials, which reduces both development time and costs. A…
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 Malocclusion is a prevalent dental disorder characterized by the improper alignment of the teeth and jaws, which adversely affects oral function and aesthetics. Traditional diagnosis and treatment planning procedures are time-consuming and rely heavily on expert evaluation. Recent developments in generative artificial intelligence (AI) offer promising tools to enhance diagnostic accuracy and to optimize treatment strategies in orthodontics. Methods This study developed a hybrid artificial AI model combining convolutional neural networks (CNNs), generative adversarial Networks (GANs)…
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.
MedElevator
Войти в исследования