Artificial Intelligence (AI) can enhance the precision and efficiency of diagnostics and treatments in oral and maxillofacial surgery (OMS), leveraging advanced computational technologies to mimic intelligent human behaviors. The study aimed to examine the current state of AI in the OMS literature and highlight the urgent need for further research to optimize AI integration in clinical practice and enhance patient outcomes. A scoping review of journals related to OMS focused on OMS-related applications. PubMed was searched using terms "artificial intelligence", "convolutional networks", "neura…
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: Many open-access artificial intelligence (AI)-based websites that rate facial attractiveness are available, but none have been compared with human focus group outcomes. Objective: To compare human and AI-based websites scoring of facial attractiveness of adult female white faces. Methods: A 40-photograph database of AI-generated adult, white, female, expressionless, and frontal-view facial images were scored by otolaryngology residents and five AI-based facial rating websites: prettyscale.com, attractivenesstest.com, face-score.com/en, hotchat3000.com, and beautyscoretest.com. Samp…
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
Type 2 diabetes is a significant global health concern. It often causes diabetic foot ulcers (DFUs), which affect millions of people and inc … and reliability of the information they provide remain. We aimed to assess the accuracy of various artificial intelligence (AI) chatbots, including ChatGPT, in providing information on DFUs based on established guidelines. Seven AI chatbots were asked clinical questions (CQs) based on the DFU guidelines. Their responses were analyzed for accuracy in terms of answers to …
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.
INTRODUCTION: The steadily growing and aging world population, in conjunction with continuously increasing prevalences of vision-threatening retinal diseases, is placing an increasing burden on the global healthcare system. The main challenges within retinology involve identifying the comparatively few patients requiring therapy within the large mass, the assurance of comprehensive screening for retinal disease and individualized therapy planning. In order to sustain high-quality ophthalmic care in the future, the incorporation of artificial intelligence (AI) technologies into our clinical pra…
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.
The human population is steadily growing with increased life expectancy, impacting the prevalence of age-dependent diseases, including age-r … lized patient care and evaluate individual responses to treatment. A fast and objective solution is Artificial intelligence (AI), which has revolutionized assessment of AMD in all disease stages. Reliable and validated AI-algorithms can aid to overcome the growing number of patients, visits and necessary treatments as well as maximize the benefits of multimodal imaging i …
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.
This perspective delves into the integration of artificial intelligence (AI) to enhance early diagnosis in hidradenitis suppurativa (HS). Despite significantly impacting Quality of Life, HS presents diagnostic challenges leading to treatment delays. We present a viewpoint on AI-powered clinical decision support system designed for HS, emphasizing the transformative potential of AI in dermatology. HS diagnosis, primarily reliant on clinical evaluation and visual inspection, often results in late-stage identification with substantial tissue damage. The incorporation of AI, utilizing machine lear…
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.
Early diagnosis of oral lichen planus (OLP) is challenging, which traditionally is dependent on clinical experience and subjective interpretation. Artificial intelligence (AI) technology has been widely applied in objective and rapid diagnoses. In this study, we aim to investigate the potential of AI diagnosis in OLP and evaluate its effectiveness in improving diagnostic accuracy and accelerating clinical decision making. A total of 128 confirmed OLP patients were included, and lesion images from various anatomical sites were collected. The diagnosis was performed using AI platforms, including…
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.
Social anxiety disorder (SAD) is a prevalent anxiety disorder marked by strong fear and avoidance of social scenarios. Early detection of SA … asily accessible tool to be widely used for social anxiety screening. Here, we developed the Social Artificial Intelligence Picture System (SAIPS) based on generative multi-modal foundation artificial intelligence (AI) models, containing a total of 279 social pictures and 118 control pictures. Social scenarios were constructed to represent core SAD triggers such as fear …
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.
Aging involves metabolic changes that lead to reduced cellular fitness, yet the role of many metabolites in aging is unclear. Understanding the mechanisms of known geroprotective molecules reveals insights into metabolic networks regulating aging and aids in identifying additional geroprotectors. Here we present AgeXtend, an artificial intelligence (AI)-based multimodal geroprotector prediction platform that leverages bioactivity data of known geroprotectors. AgeXtend encompasses modules that predict geroprotective potential, assess toxicity and identify target proteins and potential mechanism…
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.
This study aimed to analyze the use of generative artificial intelligence in the emergency trauma care setting through a brief scoping review of literature published between 2014 and 2024. An exploration of the NCBI repository was performed using a search string of selected keywords that returned N=87 results; articles that met the inclusion criteria (n=28) were reviewed and analyzed. Heterogeneity sources were explored and identified by a significance threshold of P < 0.10 or an I2 value exceeding 50%. If applicable, articles were categorized within three primary domains: triage, diagnostics,…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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: Radiographic diagnosis of necrotizing enterocolitis (NEC) is challenging. Deep learning models may improve accuracy by recognizing subtle imaging patterns. We hypothesized it would perform with comparable accuracy to that of senior surgical residents.
METHODS: This cohort study compiled 494 anteroposterior neonatal abdominal radiographs (214 images NEC, 280 other) and randomly divided them into training, validation, and test sets. Transfer learning was utilized to fine-tune a ResNet-50 deep convolutional neural network (DCNN) pre-trained on ImageNet. Gradient-weighted Class Activa
СтатьяСравнительное 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.
Objectives: To perform a systematic review on artificial intelligence (AI) performances to detect urinary stones. Methods: A PROSPERO-registered (CRD473152) systematic search of Scopus, Web of Science, Embase, and PubMed databases was performed to identify original research articles pertaining to AI stone detection or measurement, using search terms ("automatic" OR "machine learning" OR "convolutional neural network" OR "artificial intelligence" OR "detection" AND "stone volume"). Risk-of-bias (RoB) assessment was performed according to the Cochrane RoB tool, the Joanna Briggs Institute Checkl…
СтатьяСистематический 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.
Purpose To develop a deep learning algorithm to predict 2-year neurodevelopmental outcomes in neonates with hypoxic-ischemic encephalopathy using MRI and basic clinical data. Materials and Methods In this study, MRI data of term neonates with encephalopathy in the High-dose Erythropoietin for Asphyxia and Encephalopathy (HEAL) trial (ClinicalTrials.gov: NCT02811263), who were enrolled from 17 institutions between January 25, 2017, and October 9, 2019, were retrospectively analyzed. The harmonized MRI protocol included T1-weighted, T2-weighted, and diffusion tensor imaging. Deep learning classi
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
This study aims to evaluate an AI model designed to automatically classify skull fractures and visualize segmentation on emergent CT scans. The model's goal is to boost diagnostic accuracy, alleviate radiologists' workload, and hasten diagnosis, thereby enhancing patient outcomes. Unique to this research, both pediatric and post-operative patients were not excluded, and diagnostic durations were analyzed. Our testing dataset for the observer studies involved 671 patients, with a mean age of 58.88 years and fairly balanced gender representation. Model 1 of our AI algorithm, trained with 1499 fr
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 OF REVIEW: The integration of artificial intelligence (AI) in medicine holds promise for transformative advancements aimed at improving healthcare outcomes. Amidst this promise, AI has been envisioned as a tool to detect and mitigate racial and ethnic inequity known to plague current cardiovascular care. However, this enthusiasm is dampened by the recognition that AI itself can harbor and propagate biases, necessitating a careful approach to ensure equity. This review highlights topics in the landscape of AI in cardiology, its role in identifying and addressing healthcare inequities, p…
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.
Chest radiography (CXR) is the most frequently performed radiological test worldwide because of its wide availability, non-invasive nature, … oducible tests to help diagnose these frequent conditions. The expanded focus on the application of artificial intelligence (AI) with respect to diagnostic cardiovascular imaging has also been applied to CXR, with several publications suggesting that AI models can be trained to detect cardiovascular conditions by identifying features in the CXR. Multiple models have been …
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: Aortic stenosis (AS) is a common form of valvular heart disease, present in over 12% of the population age 75 years and above. Transthoracic echocardiography (TTE) is the first line of imaging in the adjudication of AS severity but is time-consuming and requires expert sonographic and interpretation capabilities to yield accurate results. Artificial intelligence (AI) technology has emerged as a useful tool to address these limitations but has not yet been applied in a fully hands-off manner to evaluate AS. Here, we correlate artificial neural network measurements of key hemodynamic…
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 and Objectives: The development of liver fibrosis as a consequence of continuous inflammation represents a turning point in the evolution of chronic liver diseases. The recent developments of artificial intelligence (AI) applications show a high potential for improving the accuracy of diagnosis, involving large sets of clinical data. For this reason, the aim of this systematic review is to provide a comprehensive overview of current AI applications and analyze the accuracy of these systems to perform an automated diagnosis of liver fibrosis. Materials and Methods: We searched PubMed…
Систематический обзорСтатьяПолный 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