Artificial intelligence (AI) has shown significant potential in enhancing diagnostic accuracy, refining prognostic models, guiding personalized treatment decisions, and improving clinical workflows. Across the spectrum of blood cancers, AI-based tools have demonstrated strong performance in tasks such as automated image classification, genomic and biomarker analysis, prediction of treatment response and toxicity, and estimation of measurable residual disease. Despite these promising developments, challenges remain, including limited dataset size, lack of prospective validation, concerns regard…
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.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly applied across the transplantation pathway, offering advances in preoperative planning, perioperative management, and postoperative recovery. In preoperative care, deep learning algorithms improve anatomical assessment, volumetry, and graft weight estimation, while ML-based functional status evaluation and urgency scoring refine candidate selection. Predictive models incorporating metabolic and physiological data further support surgical eligibility and targeted prehabilitation strategies. Perioperatively, ML models outper…
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.
Artificial intelligence (AI) is now used in routine orthodontic practice, not only in research, but how well it works depends heavily on the application. This narrative review synthesises peer-reviewed studies published between 2019 and early 2026 across seven task domains: cephalometric landmark detection, cervical vertebral maturation (CVM) staging, treatment-decision support for extraction and orthognathic surgery, cone-beam computed tomography (CBCT) segmentation, aligner monitoring, treatment-outcome prediction, and large language model (LLM) patient communication, which differ markedly i…
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 AND OBJECTIVE: Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality globally, requiring early and accurate detection through tools like electrocardiography. While artificial intelligence models have emerged to provide reproducible analysis of electrocardiogram printouts, their clinical deployment is hindered by a lack of transparency and sensitivity to real-world image variations such as discolorations, handwriting, or paper wrinkles. This study introduces an explainable artificial intelligence framework designed to quantify the stability of deep learning models and identify v…
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: Peritoneal dialysis (PD) naturally lends itself to artificial intelligence (AI) due to its generation of dense, longitudinal, and structured data. PD outcomes are strongly influenced by modifiable factors such as dialysate composition, dwell time, and fluid balance, making prediction directly actionable.
SUMMARY: Recent investigations have demonstrated the potential of machine learning and deep learning approaches across multiple domains of PD care. Applications include pre-dialysis patient stratification, prediction of technique failure, monitoring of dialysis adequacy, and asses…
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.
AIM: To identify and synthesize strategies reported in the literature to address challenges associated with implementing artificial intelligence (AI) in nursing care.
BACKGROUND: AI is increasingly used in healthcare, but its integration into nursing practice remains complex because of organizational, ethical, technological, and professional barriers. This review considers nursing-specific evidence together with broader healthcare evidence judged relevant to nursing implementation.
METHODS: A structured scoping review methodology was employed using the framework developed by Arksey and O'Mal…
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.
OBJECTIVES: This systematic review evaluates the literature to determine the usefulness and rules of artificial intelligence (AI) in the diagnosis and prediction of maxillary canine impaction (MCI).
MATERIALS AND METHODS: The search was performed through four electronic databases (PubMed, Scopus, and Web of Science, with Google Scholar). The protocol was registered at the International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols (INPLASY202550102). Original English-language research articles utilizing AI in MCI were included. The diagnostic accuracy studies were evalu…
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.
This feasibility study developed and validated an AI algorithm for automatic classification of human lens opacification (cataracts) using anterior segment optical coherence tomography (OCT). The dataset comprised 1,802 unprocessed OCT images from 901 eyes, with cataract severity graded by slit-lamp examination using the Lens Opacities Classification System (LOCS) III. Nuclear opalescence (NO) was stratified as mild (≤3.0), moderate (3.5-4.0), or severe (≥4.5), while posterior subcapsular cataract (PSC) was classified as mild (<4) or severe (≥4). Nuclear color (NC) and cortical cataract (C) wer
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.
Pituitary disorders often include complex radiology imaging, rare clinical presentations, and need for multidisciplinary decision-making and prolonged follow-up, all features that make them a natural target for artificial intelligence (AI). The resulting literature is expanding rapidly, but carries an unfamiliar vocabulary and set of methods, which can leave clinicians without a clear entry point. This short perspective offers such an entry point, succinctly outlining how AI learns from data, how a clinical AI application moves from question to deployment, providing examples, and addressing ho…
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly applied in colorectal and anorectal surgery, particularly for complex conditions such as anal fistula (AF). Conventional diagnostic and therapeutic approaches remain limited by intricate anatomy, high recurrence risk, and the need to preserve continence. This narrative review, evaluates the role of AI in AF and related anorectal disorders, with evidence mapped to the IDEAL (idea, development, exploration, assessment, and long-term follow-up) framework (stages 1-4, with stage 2 subdivided into 2a and 2b). Relevant literature was identified through ta…
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.
Mitral regurgitation (MR) is a common valvular disorder and associated with adverse outcomes. Echocardiography is the primary imaging modali … e specialist review is limited. Quantification of Mitral Regurgitation: from traditional methods to Artificial Intelligence.
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly being applied in healthcare, with growing relevance to clinical nutrition. This narrative review examines current and emerging uses of AI in nutrition care within the Nutrition Care Process framework, with attention to assessment, monitoring and evaluation, diagnosis, intervention, and clinical support tools. Current applications include AI-assisted dietary assessment using image recognition, wearable sensors, analysis of continuous glucose and other physiologic data for early risk detection, and support for malnutrition screening and diagnosis. AI …
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.
Sporozoites (SPZ), the infective mosquito stage of Plasmodium falciparum malaria, are widely studied as therapeutic targets for antibodies e … ics acquired for 26,682 individual SPZ tracks (80% were used for training) we have now developed an Artificial Intelligence (AI) based motility index model (unsupervised) to easily capture nuances in sporozoite quality whilst preserving data depth. The AI-model was validated formally using common AI validation methods, such as reconstruction losses, stability and robustn …
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.
INTRODUCTION: The slow pipeline of antimicrobial drug development stands in stark contrast to the continued expansion of microbial infections, which pose a persistent and major threat to global public health. Traditional discovery strategies, including natural product extraction, structural modification and high-throughput screening, are limited by low efficiency, high costs and slow innovation. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning, deep learning, and natural language processing, is now reshaping drug discovery, bringing unprecedented speed and precision to the developme…
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.
Antimicrobial therapy remains central to the management of gastrointestinal and urinary tract infections, yet its effectiveness is increasin … gimens may therefore contribute to treatment failure, resistance selection, and disease recurrence. Artificial intelligence (AI) and machine learning offer novel opportunities to optimize antimicrobial therapy by integrating clinical, microbiological and multi-omics data to predict resistance, guide antibiotic selection and dosing, and support antimicrobial stewardship. …
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.
ObjectivesThe aim is to uncover the perspectives of Twitter users on Multiple Sclerosis (MS) in English tweets by: (i) determining the sentiment of the text (ii) identifying the discussed topics.MethodsThe tweets were scanned in April 2023 using the keywords "multiple sclerosis, multiplesclerosis". Artificial intelligence-based sentiment analysis was conducted on a total of 1168 tweets and content analysis was performed on 17.4% of these tweets.ResultsTweets of 44% are positive and 22.3% are negative sentiment. As a result of content analysis, three themes and their sub-themes were identified:…
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) and machine learning are poised to transform trauma care across the entire continuum, from prehospital triage to postoperative critical care. Trauma systems are uniquely suited for AI integration due to the time-sensitive, high-volume, and data-rich nature of care delivery. In this narrative review, we describe current and emerging AI applications across the trauma care spectrum, including triage, acute resuscitation, operative decision-making, intensive care, and detection of complications. We also examine AI's potential in nontraditional care environments, includ…
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: Surface-based three-dimensional (3D) cephalometry provides detailed clinical information for the analysis of craniofacial structures. This study aimed to develop an automated 3D surface cephalometry system using mesh fitting based on landmarks identified by artificial intelligence (AI) and to evaluate its accuracy.
METHODS: A total of 185 CBCT images from adult Japanese patients (system training, n = 152; evaluation, n = 33) were used in this study. Cranial and mandibular images were generated via surface rendering of CBCT images. An experienced orthodontist manually recognised 19 …
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.
Thyroid eye disease (TED) is a common, complex orbital disorder characterized by soft-tissue changes visible on imaging. Artificial intelligence (AI) offers promises for improving TED diagnosis and treatment; however, no systematic review has yet characterized the research landscape, key challenges, and future directions. We followed PRISMA guidelines to search multiple databases until January, 2025, for studies applying AI to computed tomography (CT), magnetic resonance imaging, and nuclear, facial or retinal imaging in TED patients. Using the APPRAISE-AI tool, we assessed study quality and i…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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