Artificial intelligence (AI) has advanced rapidly across medicine, and IVF-with its image-rich laboratory workflows, structured cycle data, and measurable endpoints-is among the most amenable fields for integration. Three applications-outcome prediction (T1), stimulation dosing (T2), and radio-frequency identification (RFID) quality tracking (T3)-require no new capital hardware and are immediately deployment-ready, and as professional adoption rose from 24.8% (2022) to 53.2% (2025), the field reached a stratified state of readiness. AI in IVF presents three implementation-relevant findings: th
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.
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the psychometric properties of a 2-dimensional artificial intelligence (AI) camera software application (app) for range of motion measurements in the upper extremity. We hypothesized that the 2-dimensional AI-camera app would have excellent inter-rater reliability and high concurrent validity with manual goniometry.
METHODS: Fifty patients were prospectively recruited. Patients aged 18-75 years with upper-extremity pathology and no immobilization were eligible for inclusion. For each patient, 27 range of motion measurements were performed,
СтатьяВалидационное 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.
Artificial intelligence (AI) can transform osteoporosis (OP) screening, but its application in high-risk, complex populations like postmenopausal women with chronic kidney disease remains limited. We sought to develop and interpret an explainable AI model specifically for identifying low bone mass (LBM) or OP in this vulnerable group. Using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (2005-2018), a nationally representative cross-sectional study, we developed and compared 8 AI models. For the purpose of algorithm development and comparison, the complex survey weights of Nati
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.
OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming clinical decision-making. However, patient perspectives on these technologies remain understudied in pediatric care. We investigated patient and parent perspectives on AI use in juvenile idiopathic arthritis (JIA) care among a highly engaged cohort.
METHODS: We conducted four focus groups with patients with JIA and parents of children with JIA to explore: (1) perceived utility of AI, (2) anticipated benefits and risks of its implementation, (3) information needs for fostering understanding and trust in AI tools, and (4) preferenc
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: The endoscopy subscore is a therapeutic endpoint in ulcerative colitis trials but is limited by reader variability and inability to fully capture the degree of inflammation across the colon. We developed the artificial intelligence assessment of endoscopic severity and extent (AI-ESe), a continuous, more granular assessment of inflammation throughout the colon to better capture the totality of inflammation, rather than a single score based on the worst lesion.
METHODS: AI-ESe analyzes endoscopic videos through a multistep process including preprocessing for image quality, endoscop
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/Objectives: Male chronic pelvic pain syndrome (CPPS) is a heterogeneous condition involving overlapping urinary, psychosocial, organ-specific, infectious, neurological, myofascial, and sexual phenotypes. This complexity limits the effectiveness of routine symptom assessment and empirical treatment strategies. Artificial intelligence (AI) may support more reproducible interpretation, differential diagnosis, phenotyping, and personalized management. This up-to-date narrative mapping review aimed to identify AI-assisted approaches that are directly or indirectly relevant to the assessm
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: Kinesiophobia is common after total knee arthroplasty and can negatively affect postoperative mobility outcomes. The aim of this study was to evaluate the effects of artificial intelligence-assisted motivational procedures on patients' fear of movement and mobility level after total knee arthroplasty. METHOD: This study was conducted as a randomized, controlled, two-arm, parallel-design, single-blind trial in patients undergoing total knee arthroplasty. This randomized controlled trial was conducted with 90 patients who underwent total knee arthroplasty at a public hospital between
СтатьяРандомизированное 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.
Diabetic foot ulcers are serious skin wounds that affect many people with diabetes, often leading to severe infections or even the loss of a limb. This paper explores how artificial intelligence -computer programs that can learn from data-is changing the way doctors find and treat these wounds. By reviewing 68 recent studies, we looked at how these smart technologies analyze different types of medical images to help patients. Our findings show that AI can help doctors identify health risks much earlier than traditional methods. These computer tools are also excellent at measuring how a wound i
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: Moyamoya disease (MMD) and syndrome (MMS) are rare cerebrovascular arteriopathies marked by progressive internal carotid stenosis, fragile collateral networks, and a five-year stroke risk near 10% despite optimal care. Artificial-intelligence (AI) models integrating angiographic, perfusion, and clinical data show promise for risk stratification, but their diagnostic accuracy and clinical readiness remain uncertain.
METHOD: We conducted a systematic review of AI algorithms for predicting ischemic or hemorrhagic stroke events in angiographically or magnetic resonance imaging (MRI)
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Myocardial fibrosis on cardiovascular magnetic resonance (CMR), assessed by late gadolinium enhancement (LGE) and parametric mapping, is an established predictor of adverse events in cardiomyopathy. We assessed whether artificial intelligence (AI) quantification of fibrosis adds independent prognostic value.
METHODS: We searched six databases, a clinical-trials register, and a preprint server from inception to 13 June 2026. Eligible studies used AI to generate a fibrosis marker in adults with ischemic or nonischemic cardiomyopathy, with covariate-adjusted outcomes over ≥12 months.
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.
AIM: To critically analyse how the integration of artificial intelligence into clinical nursing practice reconfigures the foundations of person-centred care, in light of the Fundamentals of Care Framework.
METHODS: This is a theoretical-reflective study using the relational, integrative and contextual dimensions of the Fundamentals of Care Framework as analytical axes.
DISCUSSION: The analysis argues that the integration of artificial intelligence modifies the conditions under which person-centred care is delivered. In the relational dimension, technological mediation redistributes professio
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: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed cancer treatment, but response varies across patients. Gut microbiota may influence immunotherapy outcomes, while artificial intelligence (AI) can help characterize complex microbiome-host interactions. This systematic review and meta-analysis evaluated AI models for predicting immunotherapy outcomes using gut microbiota data.
METHODS: PubMed, Scopus, and Cochrane Library were searched through January 2025. The primary outcome was pooled area under the curve (AUC).
RESULTS: Nine studies were included in the systematic review, w
СтатьяМетаанализСистематический 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: Bronchoscopy in the mechanically ventilated patient is an important skill for critical-care physicians. However, training opportunity is heterogenous and limited by infrequent caseload or inadequate instructor feedback for satisfactory competencies. A new artificial intelligence (AI) navigational system using augmented reality - the Ambu Broncho Simulator - can guide bronchoscopy training. Is training with the AI system comparable to bedside, expert tutor instruction in improving bronchoscopy performance?
DESIGN: A nonblinded, parallel group randomized controlled trial was conduct
СтатьяРандомизированное исследованиеПолный 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.
High intra-pancreatic fat deposition (IPFD) plays an important role in diseases of the pancreas. The intricate anatomy of the pancreas and the surrounding structures has historically made IPFD quantification a challenging measurement to make accurately on radiological images. To take on the challenge, automated IPFD quantification methods using artificial intelligence (AI) have recently been deployed. The aim was to benchmark the current knowledge on the use of AI-based models to measure IPFD automatedly. The search was conducted in the MEDLINE, Embase, Scopus, and IEEE Xplore databases. Studi
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.
PURPOSE: To evaluate how different artificial intelligence (AI)-powered approaches affect human performance in a demanding chest computed tomography (CT) task, such as distinguishing between viral pneumonias.
MATERIAL AND METHODS: Three radiologists blindly evaluated 220 chest CT scans of viral pneumonia cases (n = 151 COVID-19; n = 69 other viruses), classifying them with a probabilistic scoring system (COVID-19 Reporting and Data System - CO-RADS) in 2 phases: before (S1) and after (S2) receiving AI classifier results. Two S2 scenarios were investigated: a default approach, with AI predicti
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.
OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate the diagnostic value of the contrast-enhanced ultrasound (CEUS) scoring system, artificial intelligence (AI) and the American College of Radiology Thyroid Imaging and Reporting Data System when used by sonographers of different seniority levels individually and in combination for the diagnosis of partial cystic thyroid nodules (PCTNs).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis of conventional ultrasound and CEUS images of enrolled patients was performed, and a CEUS scoring system was established. The sensitivity, specificity, and area
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/Objectives: Chest, abdominal, and pelvic computed tomography (CT) with intravenous contrast is widely used for tumor staging, treatment planning, and therapy monitoring. The integration of artificial intelligence (AI) services is expected to improve diagnostic accuracy across multiple anatomical regions simultaneously. We aimed to evaluate the diagnostic accuracy of a multi-target AI service in detecting 16 pathological features on chest and abdominal CT images. Methods: We conducted a retrospective study using anonymized CT data from an open dataset. A total of 229 CT scans were in
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.
Artificial intelligence (AI)-ECG-derived age (AI-ECG age) and Heart Delta Age (HDA)-the difference between AI-ECG and chronological age-are emerging tools for assessing cardiovascular health. We systematically searched PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus from inception through September 2024. Seventeen original studies utilizing AI algorithms to measure HDA and cardiovascular risk factors, outcomes, or mortality were included. Data were pooled using random- and fixed-effects models for meta-analysis. Hypertension and diabetes mellitus emerged as the most prevalent factors contributing t
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.
Artificial intelligence (AI) has the potential to enable more precise, efficient, and reproducible interpretation of medical imaging data to improve patient care in paediatric neuro-oncology. Paediatric brain tumours present distinct histopathological, molecular, and clinical challenges that require tailored AI solutions. Recent advances have led to paediatric-specific AI tools for tumour segmentation, treatment response evaluation, recurrence prediction, toxicity assessment, and integrative multimodal analysis. These innovations have the potential to improve diagnostic accuracy, streamline wo
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: Falls among the elderly are a major public health concern, leading to increased disability and mortality. Traditional protective measures are important, but early detection and prevention are equally critical. Surface electromyography (sEMG) signals, which assess muscle electrical activity, can indicate a fall risk by detecting muscle weakness or instability. Objective: This narrative review synthesizes the research progress of sEMG in predicting neuromuscular falls among the elderly. Our goal is to explore the innovative application and development potential of the integration of
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.
MedElevator
Войти в исследования