Studii medicale: inteligenta artificiala in medicina

ActiTect, un instrument open-source de machine learning, detectează tulburarea de somn REM (iRBD) din actigrafie cu acuratețe ridicată (AUROC 0,84-0,95), oferind o alternativă scalabilă la polisomo...

Studiu calitativ pe 58 de minori (8-17 ani) privind AI în pediatrie: copiii solicită transparență, responsabilitate medicală și menținerea empatiei umane în relația cu medicul.

Revizuire umbrelă a 28 de meta-analize confirmă potențialul AI în detectarea cancerului cutanat, cu performanțe variabile în funcție de tipul tumoral și necesitatea validării clinice prospective.

Revizuire sistematică (n=154.856) privind AI în diagnosticul cefaleei: acuratețe variabilă și risc ridicat de eroare sistematică (88% din studii), limitând implementarea clinică actuală.

Studiul PerMA demonstrează că intervențiile de stil de viață ghidate de machine learning personalizat reduc semnificativ simptomele depresive și îmbunătățesc funcțiile cognitive.

Studiul dezvoltă un model de inteligență artificială pentru identificarea precoce a riscului de declin al mobilității, utilizând parametri simpli precum testul STS, IMC și dieta mediteraneană.

Studiul evaluează capacitatea modelelor AI de a analiza date structurate din dosarele medicale, demonstrând că generarea de cod Python este mai eficientă decât prompturile textuale directe.

Studiul introduce T1GRS, un model de învățare automată bazat pe 199 variante genetice, care îmbunătățește predicția diabetului zaharat de tip 1, inclusiv la pacienții fără haplotipuri HLA clasice.

Meta-analiza a 63 studii arată că deep learning are acuratețe înaltă în diagnosticul cataractei (AUC 0,99), dar performanța scade la validarea externă din cauza erorilor de generalizare (domain shi...

Studiul demonstrează că succesul transplantului de microbiotă fecală depinde de compatibilitatea ecologică donator-pacient, modelul AI MOZAIC optimizând predicția răspunsului clinic.

Studiul utilizează inteligența artificială pentru a demonstra că visele sunt simulări mentale complexe, modelate de personalitate, emoții și evenimente sociale precum pandemia COVID-19.

Meta-analiza a 48 de studii (34.106 pacienți) arată că sistemele AI, în special EndoAngel, cresc semnificativ rata de detecție a adenoamelor în colonoscopie față de metoda standard.

Studiul validează Reti-Pioneer, un model AI care utilizează imagistica retiniană pentru screeningul simultan a șase boli endocrine și metabolice, demonstrând acuratețe ridicată și eficiență clinică.

Revizuirea a 19 studii arată că modelele AI multi-input bazate pe mpMRI oferă cea mai bună performanță în caracterizarea cancerului de prostată și predicția rezultatelor clinice.

Studiul evaluează un inhibitor TNIK generat prin AI, demonstrând siguranța și activitatea biologică a terapiilor dezvoltate computațional în contextul medicinei translaționale.