PURPOSE: This study evaluates Large Language Models (LLMs) integrated with Retrieval-Augmented Generation (RAG) frameworks for generating accurate, guideline-concordant anticoagulation (AC) recommendations in Interventional Radiology (IR) MATERIALS AND METHODS: 394 IR procedure-AC pairs were extracted from the Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV) database. Five state-of-the-art LLMs, Claude-3.5-Sonnet, GPT-4o, LLaMA-3.1, Mistral-Large-2411, and Qwen-2.5, were deployed within a RAG system built using LlamaIndex, which indexed the Society of Interventional Radiology (SIR) gu…
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.
Predicting Drug-Target Interactions (DTIs) is a crucial task in drug discovery. Recent advances in deep learning, particularly the application of Large Language Models (LLMs), have shown promise in encoding sequential information from SMILES strings and protein sequences. However, integrating these diverse modalities remains a challenge. In this paper, we propose TextDTI, a multimodal framework that simultaneously exploits sequential and structural representations. First, TextDTI utilizes Pretrained Language Models (PLMs) to generate functional description texts for proteins represented by the…
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: Molar incisor hypomineralization (MIH) is a clinically challenging developmental enamel defect that requires accurate diagnosis and nuanced management decisions. Although large language models (LLMs) are increasingly used as sources of clinical information in dentistry, the quality, consistency, and reference accuracy of their MIH-related explanations remain largely unexplored. To date, no study has systematically compared the clinical quality or citation accuracy of LLM-generated MIH information. This study comparatively evaluated how two widely used LLMs generate clinical informa…
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.
The use of Large Language Models for exercise prescription in the general population has been shown to be safe and effective but not comprehensive compared to that of physiotherapists. In rare disease groups, where experts are less accessible, Large Language Models such as ChatGPT may be well-placed to advise on exercise prescription. Inclusion body myositis, a rare, inflammatory myopathy of older people, is unique in both its affected muscle groups and in recommended resistance exercise regimens. This study aimed to determine the accuracy, safety and appropriateness of advice provided by Chat…
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: Confirmed oncogenic microbes contribute significantly to cancer burden. Identifying and confirming novel microbial oncogenicity could yield strategies and tools that will reduce disease burdens. However, relevant evidence may be dispersed across a vast biomedical literature that is infeasible for humans to comprehensively synthesize. Large Language Models (LLMs) may enable scalable, expert-level systematic evidence synthesis to identify high priority microbe-cancer pairs; however, such capabilities have not yet been demonstrated.
METHODS: Domain experts were recruited to create a …
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: Although widespread antiretroviral therapy has extended the life expectancy of people living with HIV, cardiovascular disease (CVD) has emerged as a primary comorbidity. Persistent cross-specialty knowledge gaps in routine clinical practice lead to suboptimal adherence to guidelines. Integrated, evidence-based tools are urgently needed to overcome these interdisciplinary barriers. While large language models (LLMs) have demonstrated significant capabilities in medicine, no systematic evaluation has assessed their ability to facilitate multidisciplinary CVD management for people liv…
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/Objectives: The objective evaluation of regional dietary intake remains a core challenge in personalized health management due to complex plate presentations and a lack of culturally specific dataset benchmarks. Methods: This study introduces a confidence-aware hybrid vision-language framework engineered for traditional Turkish food recognition and structured nutritional assessment. Results: We curate a balanced dataset containing 14,711 verified images spanning 40 representative Turkish culinary classes to train and evaluate seven deep learning architectures. Among the visual model
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.
Clinical codes assigned from discharge summaries support clinical research, reimbursement, health resource allocation, and service planning. In Australia, ICD-10-AM and ACHI are used to code diagnoses and interventions for admitted episodes of care, but manual coding is time-consuming, labour-intensive, and subject to variability. This study investigates large language models for automated ICD-10-AM and ACHI code assignment from discharge summaries. We first normalised a public ICD-9-CM coded dataset into the Australian coding system using General Equivalence Mappings and semantic similarity o…
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: To examine global research activity in the application of artificial intelligence, large language models, machine learning, and deep learning in ophthalmic diseases from 2015 to 2025.
METHODS: The study retrieved relevant publications from the Web of Science Core Collection. Bibliometric indicators were analysed using VOSviewer, CiteSpace, and Bibliometrix. Annual publication numbers, citation distribution, countries, institutions, journals, co-cited journals, author productivity, co-authorship networks, keyword frequency, burst terms, and thematic clusters were assessed.
RESULTS…
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.
BACKGROUND: Radiotherapy treatment planning (TP) aims to maximize radiation dose delivered to tumors while minimizing exposure to surrounding healthy tissues. Beam angle optimization (BAO) is a crucial component of TP, characterized by high dimensionality and non-convexity, and is traditionally solved via heuristic or manual iterative approaches. These conventional methods are time-consuming and often yield suboptimal solutions due to incomplete exploration of the vast solution space.
PURPOSE: This study introduces a novel framework integrating a general-purpose large language model (LLM) wit
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: Generative AI (GenAI) tools powered by large language models (LLMs) are increasingly used by the public to seek health information. Unlike traditional web search, these systems generate conversational responses that may alter how users assess credibility, manage uncertainty, verify information, and decide whether to consult clinicians. As GenAI becomes more embedded in everyday health information practices, a clearer synthesis of the emerging empirical evidence is needed.
OBJECTIVE: This scoping review mapped and synthesized empirical research on consumer and patient health inform…
Scoping ReviewСтатьяПоиск 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 exponential growth of scientific publications has increased the complexity of evidence synthesis. Systematic reviews remain essential but highly resource-intensive. Large language models (LLMs) offer new opportunities to support or partially automate key steps of this process. This study evaluates the performance of Elicit's Systematic Reviews workflow in comparison to the traditional methodology, using as reference a published umbrella review on the association between air pollution and acute lower respiratory infections (ALRI).
METHODS: A parallel workflow was developed to r…
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 AND OBJECTIVES: Large language models (LLMs) show promise for clinical decision support but remain vulnerable to factual errors. Retrieval-augmented generation (RAG) mitigates this limitation by grounding outputs in authoritative domain knowledge. Therapeutic plasma exchange (TPE) requires consistent, guideline-driven decisions based on the 2023 American Society for Apheresis (ASFA) recommendations. This study aimed to evaluate whether an RAG-based framework could improve accuracy, reliability and standardization of decision support for TPE, compared to conventional LLMs.
MATERIALS…
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: Self-harm is the strongest risk factor for suicide and an important outcome for mental health care. Although prevalent in clinical populations, it is often imprecisely captured in routinely collected clinical data, where it is often recorded and stored as unstructured free text. Contemporary language models, such as GPT (OpenAI) and Gemini (Google), can analyze free-text clinical notes, but such models may violate data governance of processing sensitive patient data.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether a privacy-preserving language model running entirely within an inst
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.
OBJECTIVES: To benchmark late-2025 general-purpose multimodal large language models (LLMs) on the Japanese National Dental Examination (JNDE) and to reassess a previously identified persistent-failure set.
METHODS: GPT-5.2T, Claude 4.5, and Gemini 3 were tested in January 2026 using a zero-shot protocol (no prompt engineering) on 350 publicly released JNDE-2025 questions (202 text-only; 148 visually-based) and on 33 questions in a persistent-failure set that had been answered incorrectly by all models in a prior JNDE-2024 evaluation. Responses were scored against the official answer key; pair…
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.
Objectives. To develop and evaluate human-centered artificial intelligence (AI) models that identify suspected overdose deaths using narrative reports from medicolegal death investigations and describe ethical considerations for using AI in overdose surveillance. Methods. We trained AI models using 2022-2023 data from the New York City Office of Chief Medical Examiner (OCME). Narrative death investigation reports (n = 9263) were analyzed using a 2-step pipeline that first extracted textual evidence for 18 expert-defined indicators of overdose and then predicted overdose using 2 large language
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.
Generative AI is rapidly reshaping how people seek emotional and psychological support. Millions now turn to large language model (LLM)-based chatbots for advice, consolation, and interactions that may feel surprisingly “therapeutic.” Yet these systems are not clinicians, and many operate outside established clinical, ethical, and legal oversight frameworks, without the capacity to assess risk, exercise professional judgment, or manage crises. Importantly, the risks posed by these tools are not uniform; they vary according to user vulnerability, deployment context, degree of human oversight, a
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.
Wearable biosensors increasingly stream multi-channel physiological and behavioral data outside the laboratory, yet most deployments still e … imates on devices, synthesize those states with task and environmental context using locally hosted large language models (LLMs), and deliver recommendations through attention-appropriate cues that preserve autonomy. Enabling conditions include mature wearable sensing, edge artificial intelligence (AI) accelerators, tiny machine learning (TinyML) pipelines, privacy-pre …
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: Gestational diabetes mellitus (GDM) is increasingly prevalent worldwide and is associated with substantial short- and long-term risks for mothers and offspring, making high-quality, accessible health information essential. At the same time, artificial intelligence (AI) chatbots based on large language models are being widely used for health queries, yet their accuracy, reliability and readability in the context of GDM remain unclear.
METHODS: We first evaluated six AI chatbots (ChatGPT-5, ChatGPT-4o, DeepSeek-V3.2, DeepSeek-R1, Gemini 2.5 Pro and Claude Sonnet 4.5) using 200 singl…
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: In recent years, artificial intelligence-based language models have emerged as a means of rapid access to health-related information. This study aimed to evaluate the quality, reliability, understandability, and readability of ChatGPT's responses to frequently asked questions by families of children with cerebral palsy (CP).
METHODS: Responses generated by the free version of ChatGPT to the ten most frequently asked questions posed by families of children with CP were obtained. These responses were evaluated across four dimensions: quality, reliability, understandability, and readabi
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.
MedElevator
Войти в исследования