Large language models (LLMs) have attracted much attention for healthcare applications, demonstrating strong potential in automating conversational interactions. However, cloud-hosted systems raise privacy concerns and text-based interfaces can be difficult for children, older adults, and individuals with language impairments. Edge-deployed, voice-enabled LLM systems may address these barriers by keeping data local and using automatic speech recognition (ASR) for speech input. However, ASR transcripts often contain disfluencies, fillers, grammatical errors, and recognition noise, which may red…
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.
INTRODUCTION: Psoriasis is common, but diagnosis and early severity assessment can be delayed because of variable presentation and overlap with mimicking dermatoses. Multimodal large language models (LLMs) may assist image-based triage.
OBJECTIVE: To evaluate web-based multimodal LLMs for psoriasis identification, Physician Global Assessment (PGA) scoring, and treatment recommendation quality from clinical photographs.
METHODS: We retrospectively analyzed 303 standardized photographs from 160 patients (Semmelweis University, May 2022-January 2025), including 163 psoriasis lesions and 140 mim…
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.
Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association2024eng
The content accuracy of off-the-shelf large language models (LLMs) mirrors the content accuracy of the unregulated Internet from which these generative artificial intelligence models are supplied. With error rates approximating 30% in terms of treatment recommendations for the management of common musculoskeletal conditions, seeking expert opinion remains paramount. However, custom LLMs represent an excellent opportunity to infuse niche, bespoke expertise from the many specialties and subspecialties within medicine. Methods of customizing these generative models broadly fall under the categori…
Редакционная 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: Opioid overdose is a global public health emergency, with the United States experiencing high rates of morbidity and mortality due to prescription and illicit opioid use. Traditional public health monitoring systems often fail to provide real-time insights, limiting their capacity for early detection and intervention. Social media platforms, especially Reddit, offer a promising alternative for timely toxicovigilance due to the abundance of user-generated, real-time content.
OBJECTIVE: This study aimed to explore the use of Reddit as a real-time, high-volume source for toxicovigila
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Large Language Models (LLMs) have come a long way in their ability to solve a wide range of problems. Yet, LLM decision-making still relies primarily on pattern recognition, which may limit its ability to make sound decisions under uncertainty. In contrast, human reasoning often makes use of explicit causal models, allowing humans to explain, hypothesize, and extrapolate to different domains in uncertain scenarios. In this article, we explore whether human causal models can be strategically integrated with Large Language Models to improve planning outcomes under uncertainty for object assembly…
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: Sleep traits have been suggested to correlate with various diseases, but most evidence is based on subjective sleep measurement. We investigated the associations of accelerometer-derived objective sleep traits with diseases throughout physiological systems to ascertain whether the disease spectrum related to objective sleep traits differs from that related to subjective sleep traits. Methods: In 88,461 UK Biobank (UKB) adults wearing accelerometers, multiple dimensions of sleep were objectively derived: (a) nocturnal sleep duration and onset timing, (b) sleep rhythm (relative ampli
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: The widespread use of digital platforms for preliminary health information has increased interest in artificial intelligence (AI)-based tools in dentistry. Large language model (LLM)-based systems are increasingly used for patient education and preliminary clinical guidance. However, their clinical consistency in orthodontic assessments based solely on intraoral photographs remains unclear. This study aimed to evaluate the clinical appropriateness of LLM-generated orthodontic assessments compared with blinded expert orthodontist evaluations.
METHODS: This blinded comparative agree
СтатьяСравнительное 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.
The development of automatic fingerspelling recognition systems is critical for facilitating seamless communication for the deaf and hard-of … dynamic visual representations derived from a single RGB video stream with the lexical knowledge of Large Language Models (LLMs), allowing the language model to compensate for uncertainty or errors in the visual representation. Our approach employs a robust visual encoder-comprising a Temporal Convolutional Network (TCN) and a Transformer-to extract and integrate dynam …
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.
Large Language Models (LLMs) demonstrate increasing capabilities in medical knowledge assessment, yet limitations remain in cross-population validation, direct human-AI comparisons, and evaluation of newer models in anesthesiology contexts. This study addresses these gaps by conducting a head-to-head comparison between newer LLMs and human examinees on official Israeli multiple-choice board examinations. We evaluated two LLMs (Claude 3.7 Sonnet and ChatGPT-4) against anonymized aggregate data from 381 examinees on three consecutive official Israeli anesthesiology board examinations (2023–2024)…
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.
PURPOSE: To evaluate the effectiveness of ChatGPT-4o (OpenAI) in enhancing the readability and quality of Spanish patient educational materials (PEMs) on childhood glaucoma, and to determine whether they are written above the recommended 6th-grade reading level (per American Medical Association recommendation).
METHODS: This cross-sectional comparative study analyzed 10 original Spanish-language PEMs on "glaucoma infantil." Each was inputted into ChatGPT-4o using a Spanish-language prompt requesting improved readability to a score of 70 or greater on the INFLESZ scale (adaptation of the Flesc
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.
Referring Video Object Segmentation (RVOS) aims to segment the target objects specified in human instructions. Previous approaches typically rely on explicit human instructions that contain target categories or salient appearance descriptions. These approaches tend to fail when the instructions require temporal video understanding and complex relational reasoning. In this work, we present RViSeg, a reasoning-centric video object segmentation model that leverages the reasoning capability of Multi-modal Large Language Models (MLLM) to handle complex queries. The primary challenge lies in enablin…
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.
Chronic pain (CP) affects an important proportion of the global population, imposing a significant socio-economic burden and serving as a le … s, qualitative analysis, such as WN, is often time-consuming for clinicians.This paper explores how Large Language Models (LLMs) can facilitate clinicians in analyzing WNs. Evidence from the AINarratives project and other emerging studies indicates that LLMs can evaluate pain narratives with accuracy and utility comparable to human experts, identifying biopsychosocial …
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: We address moral uncertainty in reinforcement learning (RL) by proposing a framework that integrates multiple ethical theories into decision-making. Existing approaches rely on single moral frameworks or handcrafted rewards, limiting scalability and failing to capture moral pluralism. We introduce AMULED, a task-agnostic ethical layer that refines a pre-trained RL agent using large language models (LLMs) to provide multi-perspective moral feedback.
METHODS: Following initial training, the RL model is fine-tuned using LLM-generated feedback in place of human feedback. Five moral …
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.
Large language models (LLMs) are evolving rapidly and hold great promise for medical applications, yet benchmarking on real-world clinical data such as electronic health records remains limited. Most existing benchmarks rely on medical examination-style questions or PubMed-derived text, failing to capture the complexity of clinical practice, while others target specific application scenarios with limited generalizability. Here we present BRIDGE, a comprehensive multilingual benchmark comprising 87 tasks sourced from 59 real-world clinical data sources across 9 languages. It covers eight task t…
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.
Pneumonia is a common infection in critically ill patients with poor outcomes, and its identification relies heavily on radiological evidence. Most MIMIC-based pneumonia studies rely on structured codes rather than radiological text, which may limit the precision of pneumonia-related case identification. This study evaluated large language models (LLMs) and retrieval-augmented generation (RAG) frameworks for automated detection of radiographic evidence of pneumonia from radiology reports. Radiological reports from the MIMIC-IV database were analyzed using pre-trained models in an inference-onl…
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) perform well on medical examinations, but they are almost always evaluated as test-takers, judged on the accuracy of their answers. Far less is known about their reliability as assessment-automation tools, for instance in extracting examination metadata, or about whether single-run, accuracy-based benchmarks can adequately characterize such tools.
METHODS: Twelve mainstream LLMs (8 domestic, 4 international) were evaluated on extracting eight metadata fields from a 60-item endocrinology examination, each performing the identical task in three independe…
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.
Large language models (LLMs) are increasingly explored as clinical decision support tools in oncology; however, reliance on isolated metrics has limited the development of multi-dimensional evaluation frameworks. This comparative observational study utilized five stepwise, clinically realistic non-small cell lung cancer scenarios reflecting real-world diagnostic, therapeutic, and follow-up decision-making. Open-ended clinical questions were answered by three LLMs (Gemini 2.5 Pro, GPT-5, and Claude Opus 4.1) via their official APIs and compared with evidence-based reference answers. Model outpu…
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.
PURPOSE: This study was aimed to compare the efficacy of three most popular large language models (LLMs)-Claude Opus 4.6, ChatGPT Thinking 5.4 and DeepSeek v3.2 in answering frequently asked questions (FAQs) about scoliosis.
METHODS: 20 scoliosis related questions (four categories, five questions in each category) were submitted to each LLM. A panel of 9 experts (two spine surgeons, two pediatric orthopedic surgeons and five physical therapists, all blinded to the LLMs and responses) rated independently each response generated by LLMs on a 6 points Likert scale (1 as strongly disagree to 6 as…
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