We conducted a systematic review and meta-analysis of the diagnostic performance of current deep learning algorithms for the diagnosis of lung cancer. We searched major databases up to June 2022 to include studies that used artificial intelligence to diagnose lung cancer, using the histopathological analysis of true positive cases as a reference. The quality of the included studies was assessed independently by two authors based on the revised Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies. Six studies were included in the analysis. The pooled sensitivity and specificity were 0.93 (95% CI 0.85–0.98) and 0.68 (95% CI 0.49–0.84), respectively. Despite the significantly high heterogeneity for sensitivity (I² = 94%, p < 0.01) and specificity (I² = 99%, p < 0.01), most of it was attributed to the threshold effect. The pooled SROC curve with a bivariate approach yielded an area under the curve (AUC) of 0.90 (95% CI 0.86 to 0.92). The DOR for the studies was 26.7 (95% CI 19.7–36.2) and heterogeneity was 3% (p = 0.40). In this systematic review and meta-analysis, we found that when using the summary point from the SROC, the pooled sensitivity and specificity of DL algorithms for the diagnosis of lung cancer were 93% and 68%, respectively.

Endemic fungal infections are responsible for high rates of morbidity and mortality in certain regions of the world. The diagnosis and management remain a challenge, and the reason could be explained by the lack of disease awareness, variability of symptoms, and insidious and often overlooked clinical presentation. Imaging findings are nonspecific and frequently misinterpreted as other more common infectious or malignant diseases. Patient demographics and clinical and travel history are important clues that may lead to a proper diagnosis. The purpose of this paper is to review the presentation and differential diagnosis of endemic mycoses based on the most common chest imaging findings.

يُعد التشغيل الاقتصادي حاليًا أمرًا أساسيًا لتشغيل أنظمة القوي الكهربائية على مستوى العالم، بما في ذلك الشبكات الصغيرة غير المتصلة بالشبكة. ويضمن التشغيل الاقتصادي استقرار واستمرارية إمدادات نظام الطاقة الكهربائية مع الحفاظ على تكاليف التوليد عند أدنى مستوى ممكن. عادةً ما يكون تحديد حل عام للتشغيل الاقتصادي أمرًا معقدًا، حيث تختلف ظروف التشغيل من نظام طاقة إلى آخر. وقد تم توثيق العديد من الحلول للتشغيل الاقتصادي في الأدبيات التي تتضمن تقنيات الحساب التقليدية، والتحسينات الفوق-استدلالية، وتقنيات الذكاء الاصطناعي. هناك نقص في المراجعة العامة لهذه الأدبيات؛ حيث يمكن أن توجه هذه المراجعة الباحثين والمهندسين في مجال التشغيل الاقتصادي. تستعرض هذه المقالة التشغيل الاقتصادي بشكل شامل مع تحديد العوامل الأكثر بروزًا، بما في ذلك خسائر النقل والانبعاثات والطاقات المتجددة وقيود التشغيل. توضح المقالة بشكل أساسي الفجوة البحثية مع مقارنة الحلول المختلفة المبلغ عنها، بدءًا من التقنيات القياسية وصولًا إلى مناهج الذكاء الاصطناعي، بطريقة بسيطة وموجزة. تقدم المقالة عدة مقارنات لتوجيه وإرشاد القارئ...