BACKGROUND: Accurate tumor node metastasis (TNM) staging is fundamental for treatment planning and prognosis in non-small cell lung cancer (NSCLC). However, its complexity poses significant challenges. Traditional rule-based natural language processing methods are constrained by their reliance on manually crafted rules and are susceptible to inconsistencies in clinical reporting.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a robust, accurate, and operationally efficient artificial intelligence framework for the TNM staging of NSCLC by strategically enhancing a large language model, GL
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: Patients increasingly use large language model (LLM) interfaces for health information, but their safety and quality for public questions about interstitial cystitis/bladder pain syndrome (IC/BPS) remain uncertain. This study evaluated the safety, accuracy, empathic communication, information quality, reliability, and readability of five publicly accessible LLM interfaces.
METHODS: In this CHART-guided cross-sectional comparative study, 58 public-facing IC/BPS questions were submitted once, in English, to ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, DeepSeek, and Doubao using a
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Anxiety disorders are highly prevalent among adults with autism, with 20%-65% experiencing at least one diagnosable anxiety diso … characteristics that distinguish responders from nonresponders and explored few-shot learning with large language models (LLMs) as a complementary approach for low-data clinical prediction.
METHODS: We conducted a secondary analysis of a randomized controlled trial comparing a 6-week smartphone-based mindfulness intervention with a waitlist control group in adults wi …
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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2026eng
INTRODUCTION: This study evaluated concordance between treatment-pathway outputs generated from structured clinical text by the large langua … wed some concordance with MDT decisions, but strict two-stage overall concordance remained limited. Large language models should be regarded as adjunctive, reviewable decision-support tools rather than replacements for MDTs.
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: The COVID-19 pandemic continues to hold an important place in the collective memory as of 2024. As of March 2024, >676 million cases, 6 million deaths, and 13 billion vaccine doses have been reported. It is crucial to evaluate sociopsychological impacts as well as public health indicators such as these to understand the effects of the COVID-19 pandemic.
OBJECTIVE: This study aimed to explore the sentiments of residents of major US cities toward restrictions on social activities in 2022 during the transitional phase of the COVID-19 pandemic, from the peak of the pandemic to its gra
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: Public health agencies increasingly use social media platforms such as Twitter (subsequently rebranded X, X Corp) to monitor pub … , but its performance is often limited when applied to social media short texts. Recent advances in large language models (LLMs) provide new opportunities to improve text normalization before topic modeling, but their value and limitations for public health infoveillance remain underexplored.
OBJECTIVE: This study develops and evaluates TM-Rephrase, a model-agnostic L …
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: Polypharmacy in intensive care units (ICUs) substantially increases the risk of potential drug-drug interactions (pDDIs), which may lead to adverse drug events and worsen clinical outcomes. Conventional rule-based clinical decision support systems (CDSSs), although widely used, are limited by static logic and restricted contextual reasoning. Recently, large language models (LLMs) such as ChatGPT have emerged as potential adjunctive tools capable of generating clinically interpretable outputs; however, their diagnostic reliability in safety-critical settings remains uncle…
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.
OBJECTIVE: A significant gap exists in medical support for organ transplant patients during out-of-hours (OOH). General large language models (LLMs), affected by AI hallucinations, are unsuitable for complex post-transplant care. We built the first post-transplant AI agent based on LLMs to address these issues.
METHODS: We constructed a specialized "post-transplant AI agent" (named Doctor Xiao Yi) and conducted a mixed-methods study comparing it to a hospital-wide general AI agent (named Nan Xiao Yi). Data included 20,176 real-world logs (June-December 2025) and a cross-sectional survey of 15…
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.
OBJECTIVE: To compare the diagnostic accuracy of four available automated electronic medical record (EMR) retrieval methods, including a large language model (LLM)-assisted workflow, against manual chart adjudication for identifying cardiovascular events.
DESIGN: Retrospective diagnostic accuracy study.
SETTING: Three sites within a single US tertiary health system.
PARTICIPANTS: Two adult cohorts with previously adjudicated cardiovascular outcomes were included. Cohort 1 included 2258 patients treated with immune checkpoint inhibitors, and Cohort 2 included 1426 patients who underwent tran
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоиск 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.
INTRODUCTION: Diet is one of the key factors influencing health. Adherence to the principles of a healthy diet determines whether many diseases occur or are prevented. Numerous guidelines and recommendations have been issued to facilitate the adoption of healthy eating practices. However, putting them into practice can be problematic. In recent years, increasing attention has been paid to large language models (LLMs). A growing number of reports also point to the risks arising from the uncritical adoption by the general public of health recommendations generated by LLMs.
AIM: The aim of this …
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: Large language models (LLMs) can accurately classify biomedical documents, but strong benchmark performance does not establish that predictions are grounded in the supplied text. In biomedical literature tasks, titles, abstracts, digital object identifiers (DOIs), journal metadata, and trial identifiers may have been seen during pretraining and can trigger parametric knowledge or learned associations.
OBJECTIVE: This study aimed to test whether oncology randomized trial success classification is driven by abstract evidence or by identifier-conditioned prior knowledge, and assess w…
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: Publicly accessible large language model (LLM) chatbots are increasingly used to seek nutrition advice. Although vegetarian and vegan nutrition advice is often perceived as low risk, it may involve supplementation, vulnerable life stages, chronic disease, and symptoms that require clinical assessment.
OBJECTIVE: To compare the safety, accuracy, empathy, reliability, information quality, and readability of five publicly accessible LLM chatbot products in responding to public-facing vegetarian and vegan nutrition advice questions.
METHODS: In this cross-sectional comparative study,
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: After diagnosis of high-risk human papillomavirus (HPV) infection, patients often seek guidance on cancer risk, colposcopy, follow-up, treatment, partner management, pregnancy, and anxiety. Large language models (LLMs) are increasingly used for medical consultation, but their response quality and safety in this setting require evaluation.
METHODS: In this single-center, expert-rated methodological study, 15 patient-style questions based on common outpatient consultations were submitted to ChatGPT-5.5 Instant and DeepSeek-V3. Each model generated three independent responses per que…
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Large language models are increasingly becoming a key resource for hemodialysis patients to access information on disease management. However, the information reliability, readability, and guideline concordance of LLM-generated hemodialysis-related educational texts remain insufficiently evaluated.
METHODS: This study identified 42 dialysis-related questions from an initial pool of 200 candidate questions extracted from Google Trends, relevant clinical guidelines, and online forums. Using a standardized single-turn, zero-shot prompting strategy with default web-interface settings,…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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: The newly developed large language model (LLM) DeepSeek has shown potential for application in other medical fields. However, few systematic studies have assessed its concordance with international expert consensus or compared its performance with leading models such as Gemini 2.0 Pro and ChatGPT-4o in breast cancer.
MATERIALS AND METHODS: A total of 139 consensus questions from the 19th St. Gallen International Breast Cancer Conference (SG-BCC) were included into analysis. Each model was trained to answer each consensus question five times. The DeepSeek model was compared with th
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVES: To build on existing evidence regarding single-item measurement instruments of patient-reported bother or trouble from medical side effects in individuals with rheumatic and musculoskeletal diseases (RMDs). Further, to collect input from the OMERACT community through a structured survey that rated and ranked available options and to seek agreement to advance one or more of these measures for use as exploratory outcomes in future clinical trials.
METHODS: At OMERACT 2025 we presented and discussed survey results for domain match, feasibility and ranking of six candidate instruments
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: Malaria, a preventable parasitic disease, causes most child deaths in sub-Saharan Africa (SSA). Reliable cause-of-death data are essential to evaluate progress toward the national and global malaria control goals. However, civil registration and vital statistics are often weak and incomplete in many low- and middle-income countries. In such circumstances, verbal autopsy (VA) provides an alternative means of mortality surveillance. In some settings, VA has been paired with Minimally Invasive Tissue Sampling (MITS) to obtain detailed biological confirmation of the causes of death. He
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVE: The Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) intra-abdominal injury clinical prediction rule identifies children at very low risk for clinically significant intra-abdominal injury after blunt abdominal trauma. However, retrospective evaluation of the rule's use in practice requires resource-intensive chart review. We investigated whether large language models (LLMs) can automatically calculate PECARN intra-abdominal injury risk scores from real-world unstructured emergency department (ED) notes.
METHODS: We conducted a retrospective secondary analysis of children …
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.
BACKGROUND: After percutaneous coronary intervention (PCI), patients with acute coronary syndrome (ACS) require long-term medication, risk-factor control, rehabilitation, and symptom recognition. Large language models (LLMs) are increasingly used for health consultation, but their quality, safety, and stability in post-PCI discharge education remain unclear.
METHODS: Twenty-five standardized Chinese discharge questions were submitted to ChatGPT 5.5 Instant and DeepSeek V3. Each model generated three responses per question (150 total). Three cardiovascular experts rated the original Chinese re…
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.
Screening for text-implied structural gaps in policy documents is an important component of public health policy review, particularly when implementation relies on online portals, digital identity verification, remote-care platforms, or self-service processes. However, existing text classifiers, large language model prompting methods, and retrieval-based approaches often provide document-level predictions or general explanations without explicitly representing key elements, relations, and potentially missing links in policy implementation. This study proposes Policy Review Process-Knowledge Gr
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.
MedElevator
Войти в исследования