Musculoskeletal care is being reshaped by population aging, multimorbidity, frailty, osteoporosis, sarcopenia, polypharmacy and increasing vulnerability to postoperative loss of independence. Artificial intelligence (AI) has entered orthopaedic research, but its clinical translation remains constrained. Many models address isolated diagnostic, imaging or short-term prediction tasks rather than the longitudinal care trajectories that determine outcomes in older musculoskeletal patients. The central limitation is therefore not simply whether older adults are represented in datasets, but whether
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.
BackgroundDigital transformation in healthcare requires healthcare professionals to adapt to emerging technologies and exhibit innovative work behaviors. Cognitive flexibility is an important individual characteristic that facilitates adaptation to change and innovation. However, the role of attitudes toward artificial intelligence in this relationship remains unclear.ObjectiveThis study aimed to examine the effect of healthcare professionals' cognitive flexibility on innovative work behavior and to determine the mediating role of attitudes toward artificial intelligence in this relationship.M
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.
Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading cause of mortality worldwide, creating an urgent need for accurate, trustworthy, and clinically deployable artificial intelligence (AI) systems capable of supporting complex diagnostic decision-making. Although AI has advanced considerably in cardiovascular diagnosis, existing evidence remains fragmented across algorithms, data modalities, and isolated application domains, limiting a comprehensive understanding of clinically integrated AI systems. This study presents a PRISMA 2020-guided systematic review and proposes a clinically grounded six-
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.
Background/Objectives: Stroke generates 157 million disability-adjusted life-years (DALYs) annually, making it the leading neurological cause of global disease burden. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have emerged as transformative technologies across the stroke care continuum. This narrative review maps the trajectory of AI in stroke medicine over the decade from 2015 to 2025. Methods: We conducted a narrative review with a structured, pre-specified search strategy across eight pre-specified thematic clusters using PubMed/MEDLINE (January 2015-December 2025), identifying
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: Health Technology Assessment (HTA) is a cornerstone of evidence for informing health policy and resource allocation globally. Rapid advancements and the proliferation of digital health technologies and artificial intelligence (AI) have prompted the re-examination of HTA processes and methods. While traditional approaches are manual and labor-intensive, HTA processes are now exploring the use of AI and other digital technologies for automation, decision support, and evidence synthesis. To date, however, there have been very limited studies that map the innovative technological solut
СтатьяПоддержка 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.
Efficient mRNA delivery to specific tissues requires optimized ionizable lipids, yet the role of lipid spatial conformation in organ targeting and endosomal escape remains underexplored. Here we developed a library of lipids with diverse amino heads, degradable linkers and hydrophobic tails, generating distinct three-dimensional conformations. Molecular dynamics simulations revealed the dynamic conformations of these lipids during organic-aqueous phase transitions, and experimental validation confirmed that head and tail arrangements are key determinants of delivery efficiency and organ specif
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.
Late gadolinium enhancement (LGE) assessed by cardiovascular magnetic resonance is the cornerstone in the assessment of myocardial tissue characterization, providing crucial diagnostic and prognostic information across a wide spectrum of cardiac conditions. While LGE is traditionally evaluated for its presence and extent, a comprehensive assessment of its diverse characteristics, called "LGE granularity"-including its location, extent, and pattern-offers deeper insights into myocardial pathophysiology. The clinical significance of LGE is influenced by various factors, ranging from acquisition
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 and Objectives: Artificial intelligence (AI) and extended reality (XR) are increasingly being integrated into telemedicine, yet clinician adoption depends not only on perceived utility but also on digital preparedness and technology-related burden. This study compared clinician acceptance of AI-only, XR-only, and combined AI+XR telemedicine scenarios and examined whether AI literacy, health literacy, technostress, age, and sex explained variability in acceptance. Materials and Methods: We conducted a cross-sectional, anonymous online vignette survey among 117 resident physicians and
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) has emerged as a transformative technology across dermatological practice, from automated lesion classification to whole-slide pathology analysis. Despite rapid growth in primary studies, a comprehensive synthesis of diagnostic performance, application breadth, and real-world implementation remains lacking. Methods: We conducted a PRISMA systematic review and meta-analysis of studies published from January 2000 to March 2025. We searched the PubMed, Cochrane, and ScienceDirect databases for studies reporting AI diagnostic performance in dermatology. Res
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.
BACKGROUND: Parents of children with chronic diseases in rural Iran experience profound challenges, including limited access to pediatric specialists, social isolation, and severe financial strain. Concurrently, healthcare providers face workforce shortages, administrative burdens, and fragmented referral systems. This study aimed to explore unmet care needs and comparative perspectives of parents and providers regarding the integration of artificial intelligence to strengthen chronic disease management in resource-limited rural settings.
METHODS: Using a qualitative descriptive design, we co
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: Cardiovascular diseases (CVD) remain the leading cause of morbidity and mortality worldwide. Public health responses to CVD require complex, multisectoral strategies that combine population-wide preventive interventions with individualised approaches. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have emerged as transformative tools in this field, enabling more accurate diagnosis, prognosis and treatment personalisation. However, most AI applications remain confined to clinical domains, with limited translation into public health policy modelling.
OBJECTIVE: This review
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.
AIMS: Structural heart disease is often underdiagnosed, and echocardiography is limited by access and referral thresholds. Artificial intelligence electrocardiography (AI-ECG) may identify echocardiographically defined structural heart disease. EchoNext-Mini is a released AI-ECG model, accompanied by a benchmark dataset, that detects a composite structural heart disease outcome and component conditions from 12-lead electrocardiogram waveforms together with age, sex, and electrocardiographic measurements. We assessed its transportability and recalibration.
METHODS AND RESULTS: We linked electr
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.
Objective: To evaluate whether professional status and training level influence attitudes toward artificial intelligence (AI) in dentistry, and to compare present-day AI attitudes with expectations for near-future AI applications. Materials and Methods: This cross-sectional questionnaire study drew on responses from 234 volunteers spanning four professional groups: 63 fourth-year dental students, 78 fifth-year dental students, 47 oral and maxillofacial radiology residents, and 46 oral and maxillofacial radiology specialists/faculty members. Present-attitude items, near-future-attitude items an
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: Prior authorization (PA) is intended to support appropriate use and spending of services and medications, yet 1 in 6 insured adults report PA-related problems linked to delayed care, worse access, and higher financial burden. As artificial intelligence (AI) expands in utilization management and other pharmacy benefit operations, evidence guiding responsible AI use in PA remains fragmented.
OBJECTIVE: To systematically map AI applications across PA workflow and evaluate model development, validation, equity, and implementation outcomes relevant to managed care pharmacy and patient
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: The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group is developing GRADErater (GRADE Rating Automation Through Enhanced Reasoning), an official, automated tool for evaluation of the certainty of evidence (CoE). In this article, we describe the principles and methods underlying its development and state how the GRADE Working Group (GWG) will use automation to rate the CoE of intervention effects.
METHODS: We followed the GRADE methods for registering a project group on GRADE and artificial intelligence (AI). The project group established that
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.
Integrating artificial intelligence (AI) into maternal and neonatal health (MNH) offers significant opportunities for enhancing patient care through advanced predictive modeling, early disease diagnosis, and ongoing monitoring of conditions such as preeclampsia or gestational diabetes. However, significant challenges in economic valuation persist, including data scarcity, complexity, and the nascent stage of AI implementation in clinical practice. There has been no consolidated empirical proof directly justifying widescale AI application in MNH so far, despite its potentially significant econo
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.
PURPOSE: Medical devices are a mainstay in modern healthcare, supporting the diagnosis, monitoring, treatment, and management of acute and chronic conditions. Rapid technological innovation, increasing software dependence, growing connectivity, and the emergence of artificial intelligence (AI)-enabled systems have expanded the traditional boundaries of device safety. This narrative review examines medical device safety across the product lifecycle, from early design and preclinical development through clinical investigation, regulatory review, postmarket surveillance (PMS), software change man
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.
INTRODUCTION: Foot and ankle fractures, including radiographically subtle or occult injuries, present a diagnostic challenge in emergency settings, with missed diagnoses causing severe complications. Artificial intelligence (AI), specifically deep learning, offers a promising adjunct for radiographic interpretation. This systematic review and meta-analysis evaluates the diagnostic test accuracy of AI in detecting foot and ankle fractures and appraises the available evidence for occult fracture detection where reported.
METHOD: Adhering to PRISMA-DTA guidelines, a systematic search was conduct
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: This prospective multicenter study evaluated the real-world influence of artificial intelligence (AI) assistance on Gleason grading and prostate cancer detection.
MATERIALS AND METHODS: Between January and June 2025, diagnostic prostate biopsies from 130 consecutive cases with suspected prostate cancer were assessed at two Dutch hospitals. Each biopsy entry was reviewed by one of three uropathologists in three sequential steps: (1) pathologist without AI (reference standard), (2) AI (Paige Prostate Suite), and (3) pathologist with AI assistance. We assessed agreement in Gleason gradi
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: There has been a growing interest in the clinical application of artificial intelligence (AI) tools in medical imaging to aid diagnosis. This study conducts a systematic review of existing literature and performs a meta-analysis to compare the diagnostic performance of unassisted clinicians (CU) with clinicians assisted with AI (CA) in detecting traumatic chest injuries on diagnostic imaging.
METHODS: This systematic review was registered on the international Prospective Register of Systematic Reviews (CRD42024568478). A literature search was conducted on Ovid Medline, Ovid Embase
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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