MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

34 444 публикаций

Поиск: 52 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 661 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

An artificial intelligence algorithm for analyzing acetaminophen-associated toxic hepatitis.

INTRODUCTION: Very little artificial intelligence (AI) work has been performed to investigate acetaminophen-associated hepatotoxicity. The objective of this study was to develop an AI algorithm for analyzing weighted features for toxic hepatitis after acetaminophen poisoning. METHODS: The medical records of 187 patients with acetaminophen poisoning treated at Chang Gung Memorial Hospital were reviewed. Patients were sorted into two groups according to their status of toxic hepatitis. A total of 40 clinical and laboratory features recorded on the first day of admission were selected for algori…

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33955253Открыть статью

Esophageal discoid foreign body detection and classification using artificial intelligence.

BACKGROUND: Early and accurate radiographic diagnosis is required for the management of children with radio-opaque esophageal foreign bodies. Button batteries are some of the most dangerous esophageal foreign bodies and coins are among the most common. We hypothesized that artificial intelligence could be used to triage radiographs with esophageal button batteries and coins. OBJECTIVE: Our primary objective was to train an object detector to detect esophageal foreign bodies, whether button battery or coin. Our secondary objective was to train an image classifier to classify the detected forei…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34850259Открыть статью

Artificial intelligence for improving sickle cell retinopathy diagnosis and management.

Sickle cell retinopathy is often initially asymptomatic even in proliferative stages, but can progress to cause vision loss due to vitreous … his article reviews the existing literature on and suggests future research directions for coupling artificial intelligence with multimodal retinal imaging to expand access to automated, accurate, imaging-based screening for sickle cell retinopathy. Given the variability in retinal specialist practice patterns with regards to monitoring and treatment of sickle cell retin …

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33958737Открыть статью

Monitoring Glaucomatous Functional Loss Using an Artificial Intelligence-Enabled Dashboard.

PURPOSE: To develop an artificial intelligence (AI) dashboard for monitoring glaucomatous functional loss. DESIGN: Retrospective, cross-sectional, longitudinal cohort study. PARTICIPANTS: Of 31 591 visual fields (VFs) on 8077 subjects, 13 231 VFs from the most recent visit of each patient were included to develop the AI dashboard. Longitudinal VFs from 287 eyes with glaucoma were used to validate the models. METHOD: We entered VF data from the most recent visit of glaucomatous and nonglaucomatous patients into a "pipeline" that included principal component analysis (PCA), manifold learning,…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32317176Открыть статью

Artificial intelligence for anterior segment diseases: Emerging applications in ophthalmology.

With the advancement of computational power, refinement of learning algorithms and architectures, and availability of big data, artificial intelligence (AI) technology, particularly with machine learning and deep learning, is paving the way for 'intelligent' healthcare systems. AI-related research in ophthalmology previously focused on the screening and diagnosis of posterior segment diseases, particularly diabetic retinopathy, age-related macular degeneration and glaucoma. There is now emerging evidence demonstrating the application of AI to the diagnosis and management of a variety of anteri…

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32532762Открыть статью

Artificial intelligence and robotic surgery: current perspective and future directions.

PURPOSE OF REVIEW: This review aims to draw a road-map to the use of artificial intelligence in an era of robotic surgery and highlight the challenges inherent to this process. RECENT FINDINGS: Conventional mechanical robots function by transmitting actions of the surgeon's hands to the surgical target through the tremor-filtered movements of surgical instruments. Similarly, the next iteration of surgical robots conform human-initiated actions to a personalized surgical plan leveraging 3D digital segmentation generated prior to surgery. The advancements in cloud computing, big data analytics,…

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31724999Открыть статью

Artificial intelligence and breast screening: French Radiology Community position paper.

The objective of this article was to evaluate the evidence currently available about the clinical value of artificial intelligence (AI) in breast imaging. Nine experts from the disciplines involved in breast disease management - including physicists and radiologists - convened a meeting on June 3, 2019 to discuss the evidence for the use of this technology in plenary and focused sessions. Prior to the meeting, the group performed a literature review on predefined topics. This paper presents the consensus reached by this working group on recommendations for the future use of AI in breast screen…

Consensus StatementСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31523026Открыть статью

3D image analysis and artificial intelligence for bone disease classification.

In order to prevent bone fractures due to disease and ageing of the population, and to detect problems while still in their early stages, 3D bone micro architecture needs to be investigated and characterized. Here, we have developed various image processing and simulation techniques to investigate bone micro architecture and its mechanical stiffness. We have evaluated morphological, topological and mechanical bone features using artificial intelligence methods. A clinical study is carried out on two populations of arthritic and osteoporotic bone samples. The performances of Adaptive Neuro Fuzz…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 20703627Открыть статью

Artificial intelligence in pediatrics: important clinical signs in newborn syndromes.

New methods are warranted in the field of syndromology. This study is an exploration into whether an artificial intelligence method (ID3) could provide a new angle for approaching syndromes. Diagnosing syndromes in the newborn is difficult. The accepted approach is to look for individual clinical signs that add up to a syndrome diagnosis. Of all possible clinical signs, one would want to extract the signs with the strongest predictive power. I used the ID3 algorithm to extract predictive clinical signs from a catalogue of syndromes (Birth Defects Encyclopedia Online; BDEO). Using information f…

Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 8812067Открыть статью

[Artificial intelligence accelerates bridging the gap in intelligent surgery through medical-engineering-mathematical integration].

The field of surgery is undergoing a historic paradigm shift from experience-based medicine towards precision and intelligence. However, the integration gap between medical science, engineering, and mathematical technologies severely constrains the depth and breadth of surgical intelligence. This article conducts an in-depth analysis of the critical barriers currently hindering medical-engineering-mathematical (MEM) integration within surgery. It systematically elucidates the pivotal driving role of artificial intelligence (AI) technologies particularly deep learning, computer vision, natural …

Аннотация на английскомСтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41292388Открыть статью

Embodied artificial intelligence in robotic orthopaedic surgery: from intelligent assistance to adaptive surgical autonomy.

Despite remarkable advances in robotic orthopaedic surgery over the past three decades, current commercial platforms remain precision-assistance technologies rather than truly adaptive intelligent systems. Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI) represents a paradigm shift by enabling robots to perceive, reason, learn, and interact continuously with their physical environment through integrated perception-action loops. This structured narrative review examines the emerging role of Embodied AI in orthopaedic robotic surgery, highlights its conceptual differences from existing platforms, …

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42678638Открыть статью

Harnessing the Hybrid Intelligence of Crowd and Artificial Intelligence in Group Decision Making for Uncertain Disaster Response.

Crowdsourcing is now widely used in disaster management. However, restricted access to social media of vulnerable people in poor areas will pose a risk of selective bias. This study presents a framework to harness the hybrid intelligence of crowd and artificial intelligence (AI) in group decision-making problems to improve the inclusiveness of disaster response decisions. First, crowdsourced data are utilized to extract immediate needs, while an AI algorithm predicts broader population requirements based on area vulnerability features. To improve compassion, the degree of human suffering is es…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42021700Открыть статью

Artificial intelligence for university physical education: a data-knowledge synergy digital-intelligent sports platform.

This study presents the design, construction, and preliminary evaluation of a university-oriented digital-intelligent sports platform integrating a large language model with retrieval-augmented generation (RAG), campus data services, and domain knowledge resources. The platform architecture comprises technical, knowledge, operational-data, and user-application components supporting teaching assistance, exercise guidance, competition organization, and health-related information services. A formative campus deployment involving 428 students and six instructors documented implementation feasibili

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42774481Открыть статью

Artificial intelligence-driven intelligent nanocarriers for cancer theranostics: A paradigm shift with focus on brain tumors.

Artificial intelligence (AI) and nanotechnology are revolutionizing brain cancer theranostics by enhancing drug delivery and diagnostic accuracy. This review examines AI-enhanced engineering strategies for developing intelligent nanocarriers that target glioblastoma and other metastatic central nervous system malignancies. AI encompasses several computational methods, including machine learning (ML) and its subset deep learning (DL). Here, ML algorithms learn design rules for nanocarriers, and DL networks intricate pattern recognition for tumor segmentation and adaptive release. These approach…

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41218468Открыть статью

A new intelligent method based on cognitive artificial intelligence for predicting transformer remaining useful life.

Electricity is essential in modern life, with consumption expected to rise by 80 % by 2024, making power transformers crucial. In developing countries, monitoring old-transformer power plants is often manually and infrequently, increasing damage and reducing transformer life. The lack of data limits the accuracy of machine learning, making traditional approaches less effective. This article introduces a new perspective through Cognitive Artificial Intelligence (CAI) with the Knowledge Growing System (KGS), which builds knowledge from scratch. KGS can detect and continuously learn about transfo…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40453466Открыть статью

A human intelligence nursing education policy guide: Three standards for the complementary-ethical use of artificial intelligence.

BACKGROUND: Nursing educators have the responsibility to ensure human caring, the heart and soul of Professional Nursing, is preserved and evolves against pervasive technology supremacy. PURPOSE: This paper offers a Human Intelligence (HI) Nursing Education Policy Guide for ethical complementary use of artificial intelligence (AI). METHOD: Scholarly discourse using Unitary Caring Science underpinning the disciplinary framework for HI, strengthened by Watson's 10 Caritas Processes. DISCUSSION: This Policy Guide provides a complementary, discipline-specific, HI answer to AI's potential ascend…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42785168Открыть статью

Artificial intelligence (AI) or augmented intelligence? How big data and AI are transforming healthcare: Challenges and opportunities.

The sanctity of the doctor-patient relationship is deeply embedded in tradition - the Hippocratic oath, medical ethics, professional codes of conduct, and legislation - all of which are being disrupted by big data and 'artificial' intelligence (AI). The transition from paper-based records to electronic health records, wearables, mobile health applications and mobile phone data has created new opportunities to scale up data collection. Databases of unimaginable magnitude can be harnessed to develop algorithms for AI and to refine machine learning. Complex neural networks now lie at the core of

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38525617Открыть статью

Artificial intelligence model with deep learning in nonalcoholic fatty liver disease diagnosis: genetic based artificial neural networks.

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is one of the most common causes of chronic liver disease in the world. The NAFLD spectrum includes … ed with machine learning, deep learning, artificial neural network (ANN) algorithms in the field of artificial intelligence (AI) to determine low-cost, noninvasive diagnostic methods. Models developed with ANN from AI modules are important in order to examine biochemical and genomic information in detail in the diagnosis of NAFLD. The aim of this study is to develop a si …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36448439Открыть статью