BACKGROUND: Periodontitis is a chronic gum disease affecting approximately 42% of adults aged 30 years and older in the United States. Training dental students to accurately diagnose and manage periodontitis is a critical component of dental education and clinical care. Recent advances in large language models offer new opportunities to support both domains, yet their performance in periodontal diagnosis remains largely unexplored, particularly for newer models such as GPT-5.
OBJECTIVE: This study conducted an exploratory evaluation of GPT-5's ability to stage and grade periodontitis.
METHOD…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Recent advances in AI, particularly large language models, have generated growing interest in their application to medical education and examination preparation. However, the accuracy, reasoning quality, and adherence to clinical guidelines of these tools in postgraduate urology assessments remain unclear.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the performance of 3 AI tools, ChatGPT (GPT-4.0), Claude (version 4.5), and AMBOSS, on European Board of Urology (EBU)-style multiple-choice questions, with a particular focus on accuracy, insight, concordance, and adherence to European As…
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: Child abuse severely disrupts the healthy growth and development of children, resulting in long-term physical as well as emotional consequences. In real-world settings, despite the continuous increase in reported abuse cases, the chronic shortage of certified child abuse professionals has significantly increased the workload of individual counselors, making timely intervention increasingly difficult.
OBJECTIVE: This study aims to reduce the workload of counselors in real-world counseling settings by supporting counseling and child abuse detection processes. We propose a conversati
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.
PURPOSE OF REVIEW: This review evaluates the current state of artificial intelligence (AI) in head and neck cancer (HNC) rehabilitation serv … ulations, ethical concerns, and the need to preserve the therapeutic patient-provider relationship. large language models (LLMs) show potential for structuring information and generating rehabilitation plans but require expert oversight.
SUMMARY: AI has the potential to enhance coordinative rehabilitation and shows promise for both health care providers and patients. …
СтатьяОбзорПоиск 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: Patients' digital access to their personal health data is becoming increasingly common worldwide. However, medical documentation often contains technical language and sensitive information, which can lead to potential misunderstandings and distress among patients. These issues may be particularly impactful in mental health contexts. Large language models (LLMs) offer a promising approach by transforming clinician-generated health notes into language that is more patient-centered, nonmedicalized, and empathetic. However, risks related to accuracy and clinical safety have not been ad…
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.
IAN is an R package addressing the challenge of integrating, analyzing, and interpreting gene expression data using an artificial intelligence (AI) system. It leverages popular pathway (KEGG, WikiPathways, Reactome, and GO) and regulatory datasets (ChEA), along with STRING for protein-protein interactions, to perform standard enrichment analysis. A multi-agent architecture uses individual enrichment results to generate summaries using large language models (LLMs). These summaries are contextually integrated and interpreted by the LLM, guided by engineered prompts and grounding instructions, to…
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) have shown promise in ophthalmology. However, their performance in addressing social determinants of health (SDoH), critical drivers of eye care outcomes, remains unclear. This study evaluates 8 LLMs (DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, ChatGPT o1, ChatGPT-4o, ChatGPT-4, ChatGPT-3.5, Gemini 1, and Gemini 1.5 Pro) on their ability to distinguish true from false statements related to SDoH and disparities in ophthalmology. A total of 238 referenced true statements were drawn from published literature and edited to create direct contradictions, i.e., false statements. The true a…
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.
Large language models (LLMs) are increasingly used to mine biomedical literature into knowledge graphs (KGs), yet whether independent models agree when given the same text is largely untested. We passed 9,978 immune-checkpoint PubMed abstracts through four LLMs (DeepSeek, GLM, Kimi, and Qwen) under an identical prompt and an eight-entity-type schema. This yielded 140,462 triples and a 95,981-edge union graph. We benchmarked the four graphs along five axes: extraction, correctness against a human expert, topology, embedding-based link prediction, and external validation. Extraction volume varie…
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.
BACKGROUND: Patients increasingly consult artificial intelligence (AI) chatbots for health information, yet the reliability and accessibility of AI-generated content for complex conditions like dysphagia remain unvalidated. We conducted the first head-to-head comparison of leading large language models for dysphagia patient education, evaluated by an international expert panel.
METHODS: Forty-six validated questions across four clinical domains were submitted to ChatGPT-4.0 (OpenAI) and Claude 3.7 (Anthropic) in March 2025. Ten blinded experts from six countries rated responses for scientific…
Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое 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.
This mixed-methods study assessed whether reasoning-enabled large language models (LLMs) can classify stances towards COVID-19 vaccination on X (formerly Twitter) and whether model-generated chain-of-thought (CoT) summaries contain reasoning failures relevant to transparent and auditable public health applications. Zero-shot stance classification by o4-mini and Gemini 2.5 Flash (Gemini) was evaluated on 3,060 rehydrated COVID-19 vaccination tweets against human-annotated labels (positive, negative, neutral). We reported accuracy and macro-F1, measured CoT availability, and qualitatively analys…
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.
BACKGROUND: Craniofacial microsomia (CFM) is the second most common congenital craniofacial anomaly. As patients increasingly seek health information online, large language models (LLMs) like ChatGPT and DeepSeek have emerged as potential sources of medical information. This study evaluates the performance of ChatGPT-5 and DeepSeek-V3.2 in providing bilingual responses to CFM-related questions.
METHODS: Twenty-two questions covering CFM definition, etiology, diagnosis, treatment, and prognosis were developed. Each question was submitted in English and Chinese to both LLMs using a zero-prompt …
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.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) are increasingly demonstrating the potential to reach human-level performance in generating clinical summaries from patient-clinician conversations. LLMs are usually evaluated against clinical summaries that focus mainly on patients' biology and not on their biography (eg, preferences, values, wishes, and concerns). To achieve patient-centered care, artificial intelligence clinical summarization must incorporate patient-centered domains, implemented through patient-centered summaries (PCSs).
OBJECTIVE: This study aimed to develop a framework to generat…
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.
Chen et al. provide proof-of-concept evidence that a general-purpose LLM, using zero-shot training, can derive clinical ratings from transcripts of semi-structured interviews in the AMP-SCZ. In this commentary, we complement this line of research with three considerations. First, the psychometric evaluation strategy would benefit from explicit "use case" specifications, since acceptable performance thresholds differ substantially across various uses. In the Chen et al., data, there is relatively compressed symptom-severity distribution in the data that may obscure its reliability and validity
СтатьяКомментарийПоиск 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: The global burden of infectious diseases (ID), combined with a shortage of ID specialists, continues to challenge healthcare systems worldwide. Artificial intelligence (AI), particularly large language models such as ChatGPT, has emerged as a potential adjunct for diagnosis, triage, clinical decision-making, and patient communication. However, evidence describing its role in ID care and comparison with physician-led practice remains fragmented. To map and synthesize the current literature on the use of ChatGPT in infectious disease diagnosis, triage, and management, summarizing r…
СтатьяScoping ReviewПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Spatial transcriptomics has advanced the study of biological systems by facilitating the mapping of gene expression within native tissue env … ds, tissues as sentences," for examining how the contextual learning and generative capabilities of large language models (LLMs) and other foundation-model approaches can be applied to characterize the spatial organization of tissues. We synthesize evidence from published studies showing that Transformer-based LLMs, Mamba/state-space models, and diffusion-based models …
СтатьяОбзорПоиск 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 launch of ChatGPT has raised interest in Generative Artificial Intelligence models and the way they can be applied across domains. In this study we focused on dermoscopic image labeling, using OpenAI's GPT-5 series to determine if there are improvements in labeling between the last versions: GPT-5, GPT-5.2 and GPT-5.4. The testing process uses three different formats: free answer, choosing between labels, and choosing between labels after providing patient metadata together with the images. The evaluation was carried out with paid ChatGPT Plus subscription deactivating the option "Improve
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.
Rare-disease diagnosis is difficult because clinicians must identify plausible conditions from a large, severely imbalanced disease space using evidence distributed across clinical narratives, structured findings, and image-linked descriptions. This paper presents a hybrid pipeline with caption-mediated multimodal fusion for ranked rare-disease diagnosis and grounded explanation, developed and evaluated on the ZebraMap multimodal case-report dataset (69,146 structured cases; 1727 diseases). Grouped train-validation-test splitting by source article was applied to prevent leakage, and a sequenti
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.
Genomics has entered a phase in which AI agents can autonomously discover, configure, execute, and chain bioinformatics operations from natural-language instructions. We term this paradigm "agentic genomics": the delegation of multi-step genomic analyses to autonomous software agents that select tools, manage dependencies, and adapt execution in response to intermediate results, mediated by large language models (LLMs) and constrained by domain-specific skill libraries. We argue that agentic genomics shifts the bottleneck in computational biology from pipeline construction to validation. We ex…
СтатьяОбзорПоиск 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 pharmaceutical industry is undergoing a significant digital transformation, with automation emerging as a central strategy to streamline drug product (DP) process development, reduce costs, and enhance operational efficiency. This paper explores current trends and practical implementations of automation across key areas, including data management, automated documentation and report generation, digitalization of unit operations, regulatory query (RTQ) handling, and preparation of regulatory submissions. Special emphasis is placed on the emerging role of large language model (LLM)-based chat
СтатьяОбзорПоиск 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.
Medical artificial intelligence (AI) benchmarks are increasingly used to assess the readiness of large language models for health-related tasks, but aggregate performance scores can obscure clinically meaningful variation across domains. HealthBench, an open benchmark of 5000 multi-turn health conversations, represents a salient example: the score is difficult to interpret for decisions about specific clinical use cases, including those with mental health needs. Conversations involving suicidality, psychosis, eating disorders, trauma or relational dependence require recognising ambiguous discl…
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