BACKGROUND: Patients increasingly use public large language model chatbot interfaces to seek health information. In vascular disease and perioperative management, default first responses may influence how patients interpret urgent symptoms, antithrombotic medications, procedural choices, and anesthesia-related safety issues.
METHODS: This cross-sectional benchmark study evaluated 110 default first responses returned by five publicly accessible LLM chatbot interfaces during a defined access window on May 28-29, 2026, Beijing time (UTC + 8). Interface names were recorded solely as the public-in
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 widespread availability of medical information on the Internet has improved access to health-related knowledge for patients; however, it has also increased exposure to inaccurate medical information. Cancer care involves complex information, making it difficult for patients to identify accurate and evidence-based sources. Large language models enable natural language interaction but frequently generate hallucinations, limiting their application in medical information delivery. Retrieval-augmented generation (RAG) has the potential to mitigate these risks by grounding responses in external …
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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: Scoping reviews, especially the screening phase, are time-consuming. Due to an exponential increase in the number of scientific articles related to health issues being published each year, the time burden is also expected to rise. In parallel, there is a gap in machine learning tools specifically tailored to support screening processes within scoping reviews. Large language models, such as ChatGPT, have shown promise in accelerating this process. Given the reliance of artificial intelligence on structured inputs, this study aims to refine eligibility criteria and analyse ChatGPT’s …
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.
A number of articles have heralded the use of artificial intelligence (AI) agents to serve as a replacement for human psychotherapists. Despite the rapid advancements in the use of both rule-based and generative AI programs in the recent past, an overall review shows only small impacts on certain mental health symptoms, particularly depression, and then only in the short-term. Significant strides forward, both in terms of technology and the development of answers to ethical questions regarding AI's use in psychotherapy, must be seen before the use of such systems becomes widespread or regularl
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: This study evaluated the performance of three large language models (LLMs): ChatGPT-4o (OpenAI, San Francisco, CA, USA), Gemini Advanced-2.0 (Google AI, Mountain View, CA, USA), and DeepSeek-V3 (DeepSeek AI, Hangzhou, China), in diagnosing and recommending managements for temporomandibular joint and masticatory muscle disorders. MATERIALS AND METHODS: 30 clinical scenarios (15 temporomandibular joint-related, 15 masticatory muscle-related) were designed based on literature and clinical expertise. The cases were submitted to each LLM via their respective web platforms. Responses wer…
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.
Patient access to radiology reports has heightened the need for patient-friendly communication. Automated generation of patient-centered summaries using large language models (LLMs) is a promising solution. However, their use on real-life reports is limited by privacy concerns. Here, we evaluate the safety and effectiveness of on-premise, privacy-preserving LLMs for generating lay summaries of real French brain MRI reports for emergency presentations of headache. In this retrospective study, we sampled 105 brain MRI reports (January–December 2022) for radiologist evaluation and a subset of 30 …
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.
Healthcare systems in the United States are now mandated to provide patients with immediate access to medical results. Access to complex results prior to appropriate clinical follow-up may cause confusion and fear, especially in populations with limited health literacy and English language proficiency. In this study, we demonstrate a use case of large language models (LLMs) to simplify and translate complex medical information for patients. We collected a consecutive series of brain MRI (N = 200), head CT (N = 100), and spine MRI (N = 200) reports, prompting a GPT-4o model to simplify these re…
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 with cancer frequently experience complex and multidimensional symptom burdens. Standardized patient-reported outcome measures provide structured approaches to symptom assessment but may not capture the full range of symptom-related and psychosocial concerns expressed in patients' narratives. Patient-generated social media data offer a complementary source for examining how these concerns are expressed online.
OBJECTIVE: This study aimed to characterize cancer symptom-related narratives in Chinese social media posts using a conventional symptom assessment framework and to
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.
Psychodynamics in the Age of AI - Reflections on the Significance of Digital Socialisation in Therapeutic and Educational Settings with Young People Since having mostly been made freely available, large language models (LLMs) have become an integral part of adolescents' daily lives. As young people increasingly interact with LLMs about personal matters and problems, LLMs can be understood as socialisation agents during the development of adolescents. This article explores the impact of emotionally compensatory AI use on adolescents' experience and development, as well as on psychodynamic work …
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: LLMs now power clinical agents that plan, call tools, and write into EHRs in routine clinical workflows today. Before clinical deployment, we must know whether agents detect patient identity faults or write through them.
METHODS: We built a record environment from publicly available MIMIC-IV emergency department data. Agents copied ICD-10-CM codes from visit headers into patient records using Extract and Store tools, with "UNKNOWN" allowed when uncertain. Missing Store calls were counted as non-writes. Each run presented ten visits from one patient (clean), then one visit was tamp
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 AND AIMS: Oral lesions are highly prevalent globally, and oral cancer ranks among the most common malignancies, underscoring the need for AI-driven tools to support early detection and triage, especially in resource-scarce settings. This work investigates the capabilities of multimodal large language models (MLLMs) for automated detection of oral lesions in smartphone-acquired buccal mucosa images. Unlike convolutional neural networks (CNNs), which require large annotated datasets and significant computational resources, MLLMs need no task-specific training and can adapt quickly t…
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.
Contemporary clinical practice still produces unstructured data like free-text reports or scans, hindering automated interpretation by knowledge-based clinical decision support (CDS) systems that rely on structured data. Large language models (LLMs) show potential for interpreting such findings but face challenges in accuracy, infrastructure demands, and data privacy. Integrating LLMs with modular knowledge-based CDS systems could provide validated interpretations of such findings, but models need to call CDS modules with perfectly accurate parameters. The accuracy of multiple size classes of …
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: In recent years, generative artificial intelligence and large language models (LLMs) have rapidly advanced, offering significant potential to transform medical education. Several studies have evaluated the performance of chatbots on multiple-choice medical examinations.
OBJECTIVE: The study aims to assess the performance of two LLMs-GPT-4o and OpenAI o1-on the Médico Interno Residente (MIR) 2024 examination, the Spanish national medical test that determines eligibility for competitive medical specialist training positions.
METHODS: A total of 176 questions from the MIR 2024 exami…
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.
PURPOSE: To compare the performance of GPT-5, LLaMA 3.1-70B, and Mistral 7B in extracting clinically relevant entities from unstructured oph … and Mistral's (F1: 0.804 micro, 0.789 macro).
CONCLUSIONS: These findings highlight the promise of large language models for accurate clinical information extraction from unstructured ophthalmic text.
TRANSLATIONAL RELEVANCE: Large language models may offer the potential to streamline information retrieval, enhance clinical decision-making, and generate structured da …
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 cross-lingual and question-type variations affecting large language models (LLMs) accuracy on the Chinese national medical licensing educations remain insufficiently explored.
METHODS: In this cross-sectional study (May 13-20, 2025), 396 educational questions (198 English-Chinese pairs) were extracted from the Chinese national medical licensing examination. ChatGPT-4o, ChatGPT-o3, Gemini-2.5-pro, Deepseek-V3, Deepseek-R1, and Doubao-1.5-pro were prompted to provide answers. Responses were compared against reference answers, and accuracy was computed for three question types: b…
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: Advancements in artificial intelligence have led to the widespread use of large language models such as ChatGPT in healthcare communication. Myotonic dystrophy type 1, a chronic and multisystemic neuromuscular disorder, poses significant challenges for patients in understanding disease progression, symptom management, and future planning. Given the scarcity of specialized resources for rare diseases, AI-based tools may offer valuable support by delivering accessible and relevant information. This study aimed to evaluate ChatGPT-4o's performance in addressing patient-centered questi…
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.
Patients seeking information about Myofascial Pain Syndrome (MPS), which affects a large segment of the population, are increasingly turning to AI-based chatbots as an alternative to traditional methods. However, the medical accuracy of the content offered by these digital platforms, as well as its suitability to the "grade 6 reading level" standard, which determines its comprehensibility by patients, is a critical point of uncertainty. This study aims to fill this significant gap in the literature by systematically comparing MPS content generated by different AI models using readability indic
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.
High-quality clinical documentation is essential for safe and effective care, yet its production remains time consuming and prone to error. Large language models (LLMs) have shown potential for supporting clinical note generation, but their clinical adoption depends on how the quality of generated text is assessed, and current evaluation practices vary widely. We systematically searched Ovid Medline and Scopus on 10 April 2025 for peer-reviewed studies that used LLMs to generate clinical notes and reported an evaluation of text quality. Screening followed PRISMA guidelines, and the protocol wa…
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: Standard setting is essential for a defensible assessment in medical education. The modified Angoff method requires several expert judges, and determining the minimally competent candidate is cognitively challenging. However, empirical evidence on the role of AI in standard setting is unclear.
OBJECTIVE: This study aimed to examine the role of large language models (LLMs) in the modified Angoff standard setting method for multiple-choice questions in a basic medical science examination compared with faculty judges.
METHODS: This study was conducted in year 2 of the MD program in …
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.
ChatGPT Health was launched in January 2026 as OpenAI's consumer health tool and has reached millions of users. Here we conducted a structured stress test of triage recommendations using 60 clinician-authored vignettes across 21 clinical domains under 16 factorial conditions, yielding 960 total responses. Performance followed an inverted U-shaped pattern, with the most dangerous failures concentrated at clinical extremes-nonurgent presentations (35%) and emergency conditions (48%). Among gold-standard emergencies, the system undertriaged 52% of cases, directing patients with diabetic ketoacido
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