The integration of blood-based biomarkers and artificial intelligence (AI) is revolutionizing the diagnostic landscape of Alzheimer's disease (AD). In this paper, we synthesize recent advancements in the application of machine learning (ML) on blood biomarker analysis, evaluating their diagnostic efficacy and clinical translational potential. Current evidence identifies plasma p-tau217 as the best individual biomarker for primary screening. However, multiple biomarker signatures (such as A/T/N) combined with ML algorithms (like XGBoost) greatly improve diagnostic accuracy for mild cognitive im…
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.
Remote monitoring of Cardiac Implantable Electronic Devices (CIEDs) has evolved significantly from early trans-telephonic transmissions to now becoming a standard of care that improves survival and outcomes. However, the resulting exponential growth in data has resulted in alert fatigue and information overload, creating a need for advanced data interpretation. This narrative review examines the transformative role of Artificial Intelligence (AI) in reshaping remote monitoring and cardiac device management into an active, predictive, and personalised system. We examine the role of AI across al…
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly being applied in oral and maxillofacial surgery; however, its primary clinical value lies in supporting decision-making rather than replacing clinicians. Surgeons must integrate diverse sources of information, including imaging, pathology, and systemic conditions, which can increase cognitive workload and contribute to diagnostic variability. This review summarizes the current role of AI-based clinical decision support by organizing its applications into 3 cognitive stages: detection, diagnostic interpretation, and risk prediction. AI systems can as…
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.
INTRODUCTION: The use of artificial intelligence (AI) technologies in healthcare has potential to improve patient care, expand access, and optimize efficiency. Yet, a growing body of evidence warns of health risks for marginalized and minoritized populations as a result of algorithmic bias.
METHODS: To synthesize leading scholars' recommendations for equitable AI implementation in healthcare settings and health services research, we conducted a scoping review of current literature.
RESULTS: We identified and analyzed 166 relevant, peer-reviewed articles. Most articles (70%) originated in the…
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: As artificial intelligence (AI) rapidly integrates into nursing practice, education, and research, it presents a profound ethical paradox: significant opportunities for operational efficiency alongside deep-seated challenges to the profession's core values.
PURPOSE: This scoping review synthesizes existing literature to explore the perspectives of nurses and nursing students regarding the ethical design, implementation, and use of AI technologies.
METHODS: A scoping review was conducted analyzing peer-reviewed articles published from 2014 through 2025. Following a systematic sear…
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.
UNLABELLED: The purpose of this study is to map evidence on how children's and adolescents' interactions with conversational artificial intelligence (AI)-including generative chatbots, AI companions, voice assistants, social robots, and AI-enabled toys-relate to social and emotional development. We conducted a JBI-informed scoping review reported according to PRISMA-ScR. A three-stage search combined systematic review citation harvesting, targeted electronic searches, backward and forward citation checking, and searches of regulator and child-research organization websites through 3 August 202…
СтатьяScoping ReviewОбзорПоиск 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: To propose the Health Research Standard Process for Artificial Intelligence framework, adapted from the Cross-Industry Standard Process for Data Mining approach, and apply it using time series and artificial intelligence techniques to analyze data from the Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN - Notifiable Diseases Information System) on violence against women in São Paulo, exploring sociodemographic, spatial, and predictive dimensions.
METHODS: The methodology was adapted to health research, replacing the original Business Understanding stage with Research Underst…
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 Mayo endoscopic score (MES) is used widely in ulcerative colitis (UC) for severity assessment and therapeutic decision-making. Deep learning (DL) models developed to determine MES currently lack explainability. We aimed to develop explainable models for the MES in patients with UC and examine the human-artificial intelligence interactions with the models.
METHODS: This was a retrospective multicenter study conducted across four large tertiary institutions in China. A total of 2,600 white light images were used for training. Two approaches were adopted: traditional blackbox o…
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: As global population aging accelerates, infectious diseases in older adults have emerged as a growing public health burden with substantial clinical, economic, and societal implications. The rapid advancement of artificial intelligence (AI) offers a transformative opportunity to enhance the management of infections in this vulnerable population.
METHODS: This review delineates key determinants specific to geriatrics that influence infection susceptibility and atypical presentation, including age-related organ dysfunction, immunosenescence, inflammaging, chronic comorbidities, and …
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.
This study aimed to examine the multidimensional nature of Generative Artificial Intelligence (GAI) addiction among undergraduate students. For this purpose, firstly, the Generative Artificial Intelligence Addiction Scale (GAI-AS) was developed and administered to 919 undergraduate students. The GAI-AS was designed as a psychometrically valid instrument to assess addictive patterns of GAI use across four dimensions: salience, excessive dependency, mood modification, and functional impairment. The findings provide strong evidence of the scale's validity and reliability. Subsequently, the valida…
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.
Positive Youth Development (PYD) conceptualizes youth as agentic, developmentally flexible individuals whose functioning reflects dynamic person-context transactions. Rapid developments in AI now offer new opportunities to support counselors and extend intervention-based programs. The purpose of this paper is to outline an eight-week AI-supported PYD intervention for high school students and frame a feasibility-oriented mixed-method outcome research design. The model integrates daily AI micro-nudges, short voluntary micro-coaching dialogues, and one weekly 10-15-min counselor mini-session. Tra
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.
Multimodal artificial intelligence (AI) approaches integrating heterogeneous data sources represent an emerging frontier in liver fibrosis assessment. However, use of multimodal AI for liver fibrosis staging has been only preliminarily explored, and the existing evidence is constrained by substantial methodological gaps. This scoping review aimed to comprehensively map the current evidence on multimodal AI models that integrate medical imaging with other data categories for predicting liver fibrosis stage. Following the Joanna Briggs Institute methodology and PRISMA-ScR guidelines, we searched…
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.
Although conventional automated analysis of corneal specular microscopy images has historically been limited by reproducibility challenges in the presence of corneal guttae, recent advances in artificial intelligence (AI) have significantly enhanced its diagnostic potential in such cases. This review explores the integration of AI techniques for analyzing specular microscopy images, emphasizing the shift from classical to advanced AI methods. We highlight AI-based methodologies-supervised and unsupervised learning-that have significantly enhanced the accuracy of in vivo human corneal endotheli…
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.
Thyroid cancer is the most prevalent endocrine cancer, with a steadily rising incidence. Its diagnosis involves microscopic examination of tissue specimens, a process that can lead to misclassification with critical prognostic consequences. Numerous artificial intelligence techniques have been proposed for thyroid cancer detection, however, none have proven clinically relevant. We present an accurate diagnostic approach based on a newly developed spectral imaging system that rapidly measures the visible spectrum at each point on routinely prepared hematoxylin and eosin-stained tissue sections.…
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.
Increasing imaging volumes and workflow pressures make consistent image quality assessment (IQA) challenging for radiologists in routine clinical practice. Artificial intelligence (AI) systems have recently been introduced to support quality control tasks, yet real-world evidence on their impact on radiologist workflow and diagnostic performance remains limited. Therefore, it is of interest to assess the effect of AI-IQA module of PACS/worklist on radiological workflow and accuracy in identifying suboptimal CT/MRI tests. Workflow (IQA time, TTFR and TAT) and IQA performance (sensitivity, speci…
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: Artificial intelligence (AI), particularly large language models and natural language processing (NLP), has enabled the structured synthesis and summarisation of complex clinical data. In healthcare, AI-driven report generation has the potential to improve efficiency, reduce clinician workload, and enhance communication with patients and healthcare professionals. This scoping review aimed to map current developments in AI applications for dental report generation and to identify existing research gaps.
MATERIALS AND METHODS: A systematic search of Embase, MEDLINE via Ovid, and IEE…
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.
MedElevator
Войти в исследования