BACKGROUND: The integration of artificial intelligence (AI) into research and publishing poses ethical challenges. Global editorial associations, including the International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE), have updated their recommendations to safeguard transparency and accountability for AI use. The extent to which these recommendations have been enforced in specialist journals remains unknown.
OBJECTIVE: The aim of our study was to analyze the extent to which indexed rheumatology journals have adopted AI-related editorial policies, the scope of these policies, and their alignm…
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.
Sex estimation is a fundamental component of forensic identification. This study aimed to evaluate the performance of three state-of-the-art deep learning architectures-YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv11-for automated sex classification using hand-wrist radiographs of individuals aged 8-18 years. A total of 1,800 hand-wrist radiographs were retrospectively collected and categorized into male and female classes based on verified hospital records. Images were preprocessed, resized to 224 × 224 pixels, and divided into training, validation, and test subsets. Each YOLO architecture was trained using iden
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: Artificial intelligence (AI) is increasingly used to enhance diagnostic accuracy, automate image interpretation, and support clinical decision-making. In the field of spine care, applications include MRI and CT-based detection of lumbar disc degeneration, spinal stenosis, vertebral fractures, and axial spondyloarthritis, as well as emerging symptom-based and multimodal diagnostic tools. However, evidence remains dispersed across modalities and conditions, and the quality and clinical readiness of AI systems vary. This scoping review maps current AI applications for diagnosing spina…
СтатьяScoping ReviewПолный 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 rapidly being applied to medical imaging; however, the evidence base for endoscopic ultrasonography-based AI (EUS-AI) remains limited. We conducted a structured literature search (PubMed, Embase, and the Cochrane Library) for studies on AI for the diagnosis of pancreatic diseases using EUS images. Overall, 1 detection and 17 classifications of pancreatic tumors, 4 classifications of cystic lesions, and 4 focused on parenchymal or station recognition were reported in recent peer-reviewed publications. Deep learning architectures, such as ResNet, EfficientNet, VGG…
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.
OBJECTIVE: To identify the applications of artificial intelligence in the early diagnosis, prediction and management of chronic kidney disease, highlighting the algorithms used, clinical outcomes, and impacts on nephrology practice.
METHODS: In this systematic review, PubMed and Scopus databases were searched without year or language restrictions, including studies published between 2019 and 2025. Article selection followed PRISMA 2020 criteria, considering patients at risk for or diagnosed with chronic kidney disease, artificial intelligence tools as interventions, and outcomes related to ea…
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.
OBJECTIVES: This study aims to predict TMD using ML approaches based on clinical and sociodemographic variables to aid in the early detection and risk assessment.
METHODS: The study was on patients with and without TMD who met the inclusion criteria in a retrospective-prospective manner. Clinical and demographic variables of 340 patients were collected during the study. Data were split into 80% training and 20% test sets. Five different machine learning models (DANets, KAN, KNN, MLP, SVM) were used. Model performance was evaluated using accuracy, weighted precision, recall, and F1-score. A mo
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.
Kounis syndrome-acute coronary events triggered by allergic or hypersensitivity reactions-remains underrecognized across emergency and cardiology settings. Its heterogeneous presentation and overlapping mechanisms (vasospasm, plaque erosion/rupture, stent thrombosis) challenge timely diagnosis and tailored therapy.This review synthesizes contemporary evidence on pathophysiology, clinical spectrum, and management of Kounis syndrome (Types I-III), and map how artificial intelligence (AI) could enhance care pathways. We outline data streams relevant to AI (ECG, biomarkers, imaging, clinical narra…
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 a computer science that focuses on developing systems and machines capable of performing tasks that typically require human cognitive abilities. It has widespread applications in medical diagnostics. Its use has led to rapid advancements in diagnostic methodology, enabling the analysis of large datasets. The major applications of AI in medical diagnostics include personalized treatment based on patient genetics, preventive measures, and medical image analysis. AI is employed to analyse genomic data and biomarkers, aiding in the precise tailoring of therapies to …
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.
The purpose of this study is to develop bioimpedance spectroscopy methods for diagnosing pancreatic diseases. We developed a descriptor approach using impedance spectroscopy results, generating four amplitude-phase-frequency responses from four quasi-orthogonal leads. They create the feature spaces required for our hybrid classifier for diagnosing pancreatic diseases, consisting of five macro levels, the first of which is based on probabilistic neural networks, and the remaining four are based on fuzzy inference. We also presented a device structure for generating informative feature spaces. T
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.
INTRODUCTION: Machine learning (ML) is increasingly applied across burn care, but its clinical utility remains unclear. This scoping review mapped current evidence on ML models developed to predict key outcomes in burn patients, including mortality, sepsis, inhalation injury, delirium, surgical decision making, intraoperative blood loss and acute kidney injury (AKI).
METHODS: Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines, two databases were searched from 2020 to 2025. Studies using ML to predict diagnosti
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.
Dental caries remains the most prevalent chronic disease worldwide, affecting more than two billion people and driving substantial healthcare costs. While early detection is central to minimally invasive dentistry, traditional diagnostic methods suffer from limited sensitivity and high inter-examiner variability, especially for incipient lesions. Artificial Intelligence (AI) has shown promise in overcoming these limitations, and many studies have reported expert-level performance under controlled conditions. However, a substantial translational gap persists between algorithmic success in silic…
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: In recent years, there has been a dynamic development of artificial intelligence (AI), which has resulted in increased interest in its use in medical areas such as dietetics and psychodietetic. Current evidence remains insufficient to determine whether large language models (LLMs) are capable of generating diagnostically and therapeutically relevant responses in simulated psychodietetic scenarios. The aim of this study was to evaluate the performance LLMs-ChatGPT and Google Gemini-in simulated tasks related to diagnosis and psychodietetic intervention in anorexia nerv…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Retinopathy of prematurity (ROP) remains a leading cause of preventable childhood blindness globally, particularly in regions with limited screening resources. Traditional diagnosis relying on subjective interpretation of fundus images faces challenges of inter-observer variability and manual analytical limitations. Recent advances in artificial intelligence (AI) have demonstrated substantial potential to achieve intelligent ROP management. We present a comprehensive review that synthesizes contemporary advances in AI-driven ROP management and reviewed the AI technologies based on retinal imag…
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.
INTRODUCTION: Long-duration space missions demand reliable, portable, and autonomous medical diagnostic tools. Lung ultrasound (LUS) is ideal for space exploration due to its safety and versatility, but interpreting LUS images requires training. Artificial intelligence (AI) can assist with image interpretation by detecting lung sliding, an ultrasound sign produced by the movement of lung and chest wall during breathing. The presence of lung sliding helps to rule out pneumothorax, or a collapsed lung, which is a condition that may arise from barotrauma or rapid changes in pressurization.
METHO…
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.
Orofacial clefts are among the most common congenital craniofacial abnormalities, yet accurate prenatal detection remains challenging due to the scarcity of experienced specialists and the relative rarity of the condition. Early and reliable diagnosis is essential to enable timely clinical intervention and reduce associated morbidity. Here we show that an artificial intelligence system, trained on over 45,139 ultrasound images from 9,215 fetuses across 22 hospitals, can diagnose fetal orofacial clefts with sensitivity and specificity exceeding 93% and 95% respectively, matching the performance…
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.
AIM: To analyze research landscapes, hotspots, and trends in artificial intelligence (AI) applied to ophthalmic optical coherence tomography angiography (OCTA) from 2015 to 2024, aiming to reveal global collaborations and guide future research.
METHODS: We retrieved publications from Web of Science Core Collection using AI and OCTA-related search terms. After screening, 237 articles were analyzed with CiteSpace (version 6.3.R1) for co-citation, collaboration, and keyword burst analysis.
RESULTS: Annual publications grew rapidly since 2017. China (94 publications) and the US (86 publications)…
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.
Artificial intelligence (AI) is transforming onco-anaesthesia by shifting practice from reactive physiological management toward predictive and precision-based care. This review outlines current AI applications across the perioperative cancer pathway. Preoperatively, machine learning and deep learning models enhance risk stratification through automated frailty assessment, electronic health record phenotyping, and prediction of cancer-specific outcomes. Intraoperatively, AI-enabled technologies such as closed-loop anaesthesia delivery systems, predictive haemodynamic monitoring, and automated …
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: Artificial intelligence (AI) is increasingly used in veterinary diagnostic imaging, particularly in thoracic radiology, to support image interpretation.
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate research trends in AI applications for small animal thoracic radiography through bibliometric analysis, identifying key contributors, leading journals, thematic focuses and collaboration patterns.
METHODS: Studies published between 2018 and 2025 were retrieved from the Web of Science (WoS) and PubMed databases using predefined Boolean search terms. After duplicate removal and scree…
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.
AIM: To develop and evaluate the diagnostic accuracy of deep learning (DL) models in differentiating keratoconus (KC) from normal eyes with regular astigmatism.
METHODS: A comparative cross-sectional study was conducted at the Cornea and Diagnostic Department of Al-Shifa Trust Eye Hospital, Pakistan. Galilei dual Scheimpflug-based corneal topography was performed to obtain four corneal maps: anterior axial curvature, posterior axial curvature, corneal thickness, and posterior elevation. Four convolutional neural network models were developed and trained on corneal maps to classify eyes as KC
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.
MedElevator
Войти в исследования