We explored the capabilities of frontier language models in sequential diagnosis, a diagnostic paradigm that captures the iterative nature of clinical reasoning. Given a brief clinical presentation, clinicians selectively acquired information to reach a diagnosis, enabling assessment of diagnostic accuracy and workup cost. We developed an interactive benchmark and an artificial intelligence (AI) system that simulates a panel of physicians, continually revising the differential diagnosis and selecting cost-effective tests. Using this benchmark, the system achieved 83.2% accuracy on New England
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.
Recent research and advances in LLMs have led to widespread concern that AI agents could pose as human online survey-takers. However, it remains unclear how prevalent AI agents are on survey research platforms and how to effectively detect AI agents. We validated a series of AI detection tests that effectively separated verified-human participants from both prompted commercial and purpose-built AI agents. Using these tests, we collected surveys on seven online platforms and find wide variation in rates of respondents failing AI tests, ranging from 6 to 41% across platforms (compared to a 2.4%
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.
In a typical systematic paper, specimen morphology is described with natural language, and taxonomic specialists use glossaries of technical terminology to establish and communicate taxon concepts, using morphology to delimit species. Textual descriptions of specimen morphology are therefore foundational to biological systematics, but they also serve as a primary data source for studies of morphological evolution. Typically, researchers extract attributes of taxon morphology from descriptions and analyse them to quantify how organismal form has evolved. Focussing on fossil pollen and spores as
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.
This study examined associations between Visualized Protocol-guided ChatGPT Writing Instruction (VP-CGWIP), writing-score trajectories, critical-thinking dispositions, and post-intervention feedback judgment in an English as a foreign language (EFL) course. Two intact second-year university classes completed a ten-week intervention and four-week follow-up. The complete-case sample included 43 experimental and 42 control participants. Writing was assessed using the International English Language Testing System (IELTS) Task 2 criteria, and dispositions using the Critical Thinking Disposition Inv
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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 AND SCOPE: Cause of death is an important variable in cancer registries that supports downstream analyses, including cause-specific survival analysis. Unfortunately, in current practice, it is only available on government-issued death certificates, which are often received as scanned images. Current computer vision-based optical character recognition (OCR) methods struggle with handwriting, background noise, and blurriness, resulting in poor performance. A robust method for the cause of death ascertainment is urgently needed.
SOLUTION: Latest vision language models (VLMs), such as
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: Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) has emerged as a widely accessible large language model (LLM) with potential applications in medicine. While early literature has explored ChatGPT's role in various surgical specialties, its impact on general surgery remains less defined. This systematic review evaluates current evidence on the educational, clinical, and research applications of ChatGPT within the field of general surgery.
METHODS: A comprehensive search was performed of PubMed, Cochrane Central, Scopus, SciELO, and LILACS from inception to December 2023. Studies w
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.
BACKGROUND: The demonstrated protective effects of leisure activities on physical and mental health underscore the need for accessible guidance. Large Language Models (LLMs) like ChatGPT-5 offer a potential solution, yet their application in non-clinical leisure health advice requires rigorous evaluation. This study aims to conduct a multidimensional assessment of ChatGPT-5's performance in this context.
METHOD: We generated responses from ChatGPT-5 to 34 common leisure-and-health questions, categorized into six thematic areas (e.g., mental, physical, social health). The responses were assess…
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: Patients undergoing invasive procedures frequently experience anxiety and often have unanswered questions regarding the procedure. Although large language models show considerable promise for supporting patient communication in many cases, their deployment in health care is limited by the risk of hallucinations, data-privacy constraints, and high energy costs-factors that impede equitable access in resource-limited settings.
OBJECTIVE: This study aims to develop and evaluate LENOHA (Low Energy, No Hallucination, Leave No One Behind Architecture), a locally executable dialog system…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
The rapid integration of large language models into electronic medical record systems introduces a critical theoretical vulnerability. Drawing on foundational computer science proofs of "model collapse," this viewpoint introduces the concept of "Clinical Model Autophagy"-a systemic degradation of diagnostic integrity that occurs when clinical artificial intelligence (AI) models are recursively trained on unverified, AI-generated synthetic data. As these recursive models may progressively regress toward statistical means, they undergo "Interpretative Drift," a clinically concerning phenomenon w…
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: Clinical psychological science has shown limited progress in improving treatment efficacy, refining intervention models, and identifying processes of change, that are traditionally associated with common factors (such as therapeutic alliance and empathy).
OBJECTIVE: To examine research trends on this topic, we systematically surveyed the literature for studies that examine processes of change in the context of psychological interventions.
METHODS: A total of 778 studies reported on 684 processes of therapeutic change since 2007. Using an iterative, AI-assisted human-in-the-loop c
Scoping ReviewСтатьяПоддержка 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.
DeepSeek-R1 Distilled Large Language model (LLM) was touted to be almost as good and much cheeper to generate than traditional LLMs. We compared its ability to answer medical questions from the United States Medical Licensing Examinations (USMLE) and found that the performance drop from the original model to DeepSeek was significant. DeepSeek is not yet a good alternative for medical question answering.
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.
Code refinement is a vital aspect of software development, involving the review and enhancement of code contributions made by developers. A critical challenge in this process arises from unclear or ambiguous review comments, which can hinder developers' understanding of the required changes. Our preliminary study reveals that conversations between developers and reviewers often contain valuable information that can help resolve such ambiguous review suggestions. However, leveraging conversational data to address this issue poses two key challenges: (1) enabling the model to autonomously determ
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: Electronic medical records impose significant documentation burdens. While proprietary Large Language Models (LLMs) offer automation, they raise data sovereignty and privacy concerns. This study evaluated the feasibility of using locally deployable open-source LLMs (specifically DeepSeek-V3) versus proprietary models for dental EMR generation.
METHODS: A dataset of 190 de-identified dental EMRs was converted into synthetic Mandarin doctor-patient dialogues, serving as a high-context linguistic stress test. Six LLMs-two open-source (DeepSeek-V3, LLaMA-3.1-405B) and four proprietary…
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.
Vision-Language Models (VLMs) in visual question answering (VQA) offer a unique opportunity to enhance intra-operative decision-making, promote intuitive interactions, and significantly advance surgical education. However, the development of VLMs for surgical VQA is challenging due to limited datasets and the risk of overfitting and catastrophic forgetting during full fine-tuning of pretrained weights. While parameter-efficient techniques like Low-Rank Adaptation (LoRA) and Matrix of Rank Adaptation (MoRA) address adaptation challenges, their uniform parameter distribution overlooks the featur
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.
Antimicrobial resistance (AMR) threatens microbiology and microbiome bioinformatics because resistance phenotypes are shaped by interactions among genes, mobile genetic elements, and functional environments across microbial communities. Prioritizing resistance determinants requires models that reason across knowledge graphs (KGs) linking genes, proteins, pathways, drugs, and microbial phenotypes. Existing graph-based methods compress this evidence into scalar scores, whereas large language models can produce explanations not grounded in structured evidence. We developed AResKGLM (Antimicrobial…
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.
Deep research agents are autonomous large language model-based systems capable of iterative web search, retrieval, and synthesis. They are increasingly positioned as the next major leap in medical artificial intelligence. In this viewpoint, we argue that while these agents mark progress in information access and workflow automation, they represent an incremental evolution rather than a paradigm shift. We review current applications of deep research agents in biomedical scenarios, including literature review generation, clinical evidence synthesis, guideline comparison, and patient education. A
СтатьяОбзорПолный 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.
Video-Assisted Thoracoscopic Surgery (VATS) is a minimally invasive procedure developed to remove specific lung segments for the treatment o … m causal reasoning with semantic modeling from continuously updated memories along with pre-trained Large Language Models (LLMs), and combines it with Concurrent Spatial-Temporal encoding (CoST) for holistic bi-modal co-spatial-temporal aggregation across short- and long-term memories. Furthermore, a new metric, called the Attentional Distraction Coefficient (ADC), is …
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.
English language copyediting poses significant barriers to global health authors in academic publishing. Editing is too expensive for most researchers in low-income countries, and large language models (LLMs) like ChatGPT may offer a cost-effective alternative. The technology, however, has been criticized for its biases and inaccuracies. In a preliminary, in-depth case comparison, we compared the number and quality of corrections made by U-M GPT, a secure, University of Michigan-hosted generative AI tool, to those from Grammarly and a human editor to text from two draft papers written by Ugand…
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.
Multimodal ophthalmic diagnosis requires integrating fundus photography, B-scan ultrasonography, and medical evidence, yet most artificial intelligence (AI) systems remain single-task or weakly grounded. AgentEYE is an auditable multimodal agent that routes ocular images to specialized fundus and B-scan tools, retrieves guideline/web evidence, and synthesizes evidence-grounded reports. In a 302-case internal benchmark, AgentEYE shows higher diagnostic correctness and completeness than large language model (LLM)-only baselines and an ablation without specialized imaging tools; performance remai
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.
Several critical challenges exist in the graduate course Genetic Engineering at Beijing Institute of Technology, including conceptual confusion in core topics such as CRISPR-Cas9, difficulties in transferring theoretical knowledge to experimental design, fragmentation of teaching resources across multiple platforms, and the lack of process-oriented assessment for complex reasoning and research competence. In response, we propose a new paradigm that deeply integrates artificial intelligence (AI) and outcome-based education (OBE) in course design and implementation. Specifically, we construct a
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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