Cataracts are a leading global cause of blindness. While deep learning has shown promise in aiding cataract diagnosis, existing methods typically provide only binary assessments. Clinical practice, however, requires multi-level severity assessment and corresponding diagnostic recommendations. A significant limitation has been the lack of high-quality, publicly available datasets with fine-grained cataract classifications and associated professional diagnostic descriptions. To address this, we constructed the Cataract Severity and Diagnostic Image Dataset (CSDI), comprising 187 fundus image cas
СтатьяDatasetПоиск 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: Large language models (LLMs), such as OpenAI o1 and DeepSeek-R1, demonstrate promising applications in healthcare through structured reasoning and decision support. This study evaluates the responses and chain-of-thought (CoT) outputs of OpenAI o1and DeepSeek-R1 in answering questions about colorectal cancer (CRC) screening. METHODS: Fifteen questions about CRC screening were posed to OpenAI o1 and DeepSeek-R1. Four experts rated the responses for accuracy and comprehensiveness and three further experts evaluated the CoT reasoning output for logical-coherence and error-types and ha…
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.
Bioinformatics software plays a critical role in clinical applications such as cancer screening and genetic disease diagnosis, where comprehensive quality management is essential for ensuring the accuracy and reliability of downstream analysis. However, current validation practices rely heavily on manually designed simulation experiments, which are labor-intensive and limited in their ability to systematically identify potential quality risks under certain scenarios. In this study, we first construct a benchmark by simulating subtle implementation-level defects in bioinformatics programs. We 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.
The integration of artificial intelligence (AI) into medicine has progressed from discriminative models to generative AI (GenAI), which can … ses to verified PDF sources, thereby minimizing hallucinations; and (3) drafting and refining using large language models (LLMs) for structured composition, linguistic clarity, and iterative manuscript improvement. The workflow integrates platform features to enhance efficiency, accuracy, and accessibility in orthopaedic research. When applied within a controlled, evid …
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: Survival analysis is a fundamental tool in clinical prognosis, yet traditional statistical models often struggle to capture complex, high-dimensional relationships in modern healthcare data. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer new opportunities for flexible and context-aware modeling. At the same time, access to real-world clinical data remains restricted due to privacy constraints, motivating the use of synthetic datasets as a privacy-preserving alternative for model development and evaluation.
METHODS: We propose a survival analysis framework based on fine-tune…
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.
Delays in the referral of patients with suspected metastatic bone disease (MBD) from radiology reports represent a critical challenge that can negatively impact patient outcomes. The conventional manual review process is often a significant bottleneck for triaging, leading to prolonged diagnostic timelines. We developed and validated SHIELD, an automated AI framework designed to accelerate and improve the accuracy of MBD referrals. We fine-tuned a RadBERT-RoBERTa model on a decade of radiology reports (N = 245 patients) from two academic medical centers to classify reports into three tiers: “N
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.
Large language models (LLMs) are increasingly used in healthcare, yet standardised benchmarks for evaluating guideline-based clinical reasoning are missing. This study introduces a validated dataset derived from the UK's National Institute for Health and Care Excellence (NICE) guidelines covering multiple diagnoses. The dataset was initially created with the help of GPT-4o-mini and contains patient scenarios, as well as clinical questions; notably, generated contents were further assessed for clinical validity and realism by a practicing clinician to ensure alignment with NICE guidelines. We b…
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: To build a visual question answering (VQA) dataset for fine-tuning and evaluating vision-language models (VLMs) in myopic maculopathy (MM).
DESIGN: Cross-sectional study.
METHODS: Colour fundus photographs (CFPs) from two publicly available datasets were graded using META-PM classification system. GPT-5 was used to generate clinical captions, true/false [TFQ] and open-ended [OEQ] question-answer pairs, all of which were manually verified. InternVL3-8B was fine-tuned on this dataset and evaluated against Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, and pre-trained Inte
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.
OBJECTIVE: Generative information extraction using large language models (LLMs), particularly through prompting combined with few-shot learning, has become a popular method. In many ways such prompts with examples resemble the annotation guidelines long used for manual labeling of data for information extraction, and indeed studies have demonstrated the direct use of these guidelines as effective prompts. However, constructing annotation guidelines is both labor- and knowledge-intensive. Instead, this paper proposes to leverage LLMs' impressive ability to automatically create such annotation g…
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.
While Large Language Models (LLMs) hold great potential for clinical applications, their use is limited by concerns regarding data privacy, high computational demand, and the risk of hallucinations. Small Language Models (SLMs) are a promising solution, enabling efficient and secure on-device processing. This study presents the application of a local IT5 model finetuned to extract endoscopic markers from Italian annotated clinical notes of patients with Autoimmune Atrophic Gastritis (AAG). The results show that this model performs competitively with both GPT-4o mini-a general-purpose model-and…
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.
Esophageal cancer remains a significant global health issue. ChatGPT-4o and DeepSeek V3 can provide the public with health-related knowledge about esophageal cancer. This study aimed to evaluate the accuracy of DeepSeek V3 and ChatGPT-4o in responding to health knowledge questions related to esophageal cancer. Fifty-two questions related to esophageal cancer were classified into themes of basic knowledge, diagnosis and molecular biology, management of local and locoregional diseases, management of advanced and metastatic diseases, clinical case analysis and patient frequently asked questions (
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 developments in the field of artificial intelligence and machine learning allow the wide application of large language models for the evaluation of written text and other non-numerical data. When applied in the context of psychological and educational assessments, such models can be used for assigning scores to essays and other types of responses. In contrast to classical tests, essays do not consist of test items, which leads to specific challenges in the evaluation of testing standards for scores obtained from AI models that differ from those observed for classical ability tests and p…
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.
Artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) are increasingly integrated into radiology, offering new possibilities for advanced imaging techniques, including cardiovascular magnetic resonance (CMR). This proof-of-concept study assessed four high-performing LLMs (Gemini 2.5 Pro, ChatGPT 4.1, DeepSeek V3, and Claude Opus 4) on their ability to generate CMR protocols for 140 hypothetical cardiac cases. AI-generated protocols were compared against a reference standard established by a consensus between two experienced cardiovascular radiologists, following the Society for Cardiov…
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: Bloom's revised taxonomy is widely used to evaluate the cognitive level of examination questions. With the growing use of large language models (LLMs), interest has increased in their potential to support cognitive classification. However, evidence comparing LLM-based classification with expert consensus in dental specialty examinations remains limited. This study aimed to analyze the cognitive levels of dentomaxillofacial radiology (DMFR) questions in the Turkish Dentistry Specialization Examination (DUS) and to evaluate the agreement between expert consensus and ChatGPT v5.2.
ME…
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 recent years, artificial intelligence has rapidly transitioned from a theoretical promise to a practical ally in medical education. Among its most accessible tools, chatbots powered by large language models stand out for their ability to simulate clinical scenarios, facilitate autonomous learning, and personalize feedback. In this article, we examine the pedagogical value and challenges of integrating chatbots into both undergraduate and postgraduate medical training. Beyond a narrative review of the literature, we describe three original implementations developed in academic and clinical s…
Аннотация на английскомСтатьяОбзорПоиск 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.
Fine-grained movie description is challenging due to limited annotations and persistent cross-modal semantic gaps, especially for clips with complex and long-range narrative structures. Existing video description models rarely exploit structured knowledge from movie scripts, resulting in shallow, subtitle-like semantics and frequent character confusion. We propose KE-VUM, a knowledge-enhanced video understanding model that performs collaborative reasoning between a video-based multimodal backbone and a script knowledge base. The backbone first produces a draft description, which is refined by
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.
AIM: To compare the accuracy, scientific adequacy, and clarity of responses provided by ChatGPT-4o and Gemini to frequently asked patients' questions about warfarin use.
METHODS: Forty patients' questions were posed to ChatGPT and Gemini using the zero-shot method. Four cardiovascular surgeons evaluated the responses for adequacy, scientific accuracy, and clarity on a 5-point Likert scale. The first and second set of data evaluations were separated by seven days to minimize any memory effect. The experts were blinded to the type of LLM that created the response.
RESULTS: ChatGPT responses we
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 generate realistic synthetic medical images (deepfakes), which raise concerns about potential misuse. Purpose To assess the ability of radiologists and multimodal LLMs to distinguish ChatGPT-generated synthetic radiographs from authentic clinical images. Materials and Methods This retrospective diagnostic accuracy study conducted between April and August 2025 included 17 practicing radiologists from six countries with varying experience levels. In phase 1, the radiologists, blinded to the purpose of the study, assessed image quality and provided diag…
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: Accurate fracture interpretation on plain radiographs is critical for both trauma care and medico-legal decision-making, where reproducibility is as important as point accuracy. Although vision language models (VLMs) have shown promising diagnostic performance, their temporal stability in forensic radiography remains unclear.
METHODS: We analyzed 300 forensic radiographs (150 fracture-positive, 150 fracture-negative) from six long bones, independently evaluated by three emergency medicine physicians, three forensic medicine physicians, and three VLMs (ChatGPT-5.2, Gemini 3 Pro, Cl
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 and Objective: In recent years, there has been a dynamic development of artificial intelligence (AI), which has resulted in increased interest in its use in medical areas such as dietetics and psychodietetic. Current evidence remains insufficient to determine whether large language models (LLMs) are capable of generating diagnostically and therapeutically relevant responses in simulated psychodietetic scenarios. The aim of this study was to evaluate the performance LLMs-ChatGPT and Google Gemini-in simulated tasks related to diagnosis and psychodietetic intervention in anorexia nerv…
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.
MedElevator
Войти в исследования