Artificial intelligence (AI)-driven research frameworks are reshaping the boundaries of biomedical discovery. The Virtual Lab exemplifies this transformation, assembling large language model (LLM) agents into coordinated scientific teams functioning as investigators, specialists, and critics. The system autonomously designed, scored, and refined nanobody candidates against emerging SARS-CoV-2 variants, and subsequently validated them experimentally. These findings demonstrate how AI can move beyond prediction and retrieval to serve as an active collaborator in hypothesis generation, experiment
Редакционная 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: Large language models (LLMs) demonstrate strong performance on medical knowledge benchmarks, but their safe and effective use in clinical practice depends on posttraining adaptation rather than raw model capability. Fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), and hybrid approaches are principal strategies for grounding language models in clinical evidence, yet their comparative effectiveness remains unclear.
OBJECTIVE: This systematic review aims to synthesize evidence on fine-tuning, RAG, and hybrid posttraining strategies for clinical diagnosis and decision-support tasks …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Technologies for recognizing facial attributes such as race, gender, age, and emotion from images of human faces have several applications, including personalized advertising, sentiment analysis, and the study of demographic trends and social behaviors. Analyzing face images and facial expressions presents several challenges due to the complexity of human facial attributes and the diversity in representation. While numerous attempts have been made to improve facial attribute classification performance, there remains a strong demand for enhanced accuracy. In this paper, we propose "FaceScanPali
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.
Highly automated vehicles often rely on takeover requests (TORs) that lack contextual transparency, treat drivers as passive fallbacks, and lead to poor situational awareness. To address this challenge, this study presents the Empowering Language Interaction (ELI) framework, a conversational interface powered by a large language model that supports bidirectional negotiation and collaborative human-AI teamwork. Using the CARLA driving simulator, 28 participants compared ELI with a conventional TOR baseline in both urban and peri-urban driving scenarios. The study employed a multidimensional eva
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.
ABSTRACT: BACKGROUND: The use of large language model (LLM)-based artificial intelligence (AI) to assess the quality of outpatient mental health documentation represents an understudied application. Critical questions remain about the effects of exposing human auditors to AI-generated recommendations on auditor efficiency, agreement, and patterns of decision-making.
ABSTRACT: OBJECTIVES: The objective of this study is to examine how exposure to LLM-generated quality assessments influences auditor performance during reviews of documents of outpatient mental health intake sessions.
ABSTRACT: M
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: In recent years, advancements in artificial intelligence (AI) have led to the widespread integration of large language models and their chatbot applications into various fields, including dental education. This study aimed to evaluate the accuracy of ChatGPT-4 Omni (ChatGPT-4o) and Gemini Advanced in answering multiple-choice questions from the Turkish Dentistry Specialization Exams (DUS) across various disciplines.
METHODS: A total of 1,504 multiple-choice questions from 10 years of DUS exams were analyzed to compare the accuracy of ChatGPT-4o and Gemini Advanced. The questions w…
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: Large language models (LLMs) are increasingly applied in medical education, yet their reliability in specialized, high-stakes assessments such as the Chinese Health Professional and Technical Examination remains unclear. DeepSeek-R1, a recently released reasoning-enhanced LLM, has shown promising performance, but empirical evidence within nursing examination contexts is limited.
OBJECTIVE: To compare the performance of DeepSeek-R1 and the GPT-4o API on the Chinese Health Professional and Technical Examination (Intermediate Nursing), focusing on accuracy, response consistency, and …
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.
Retrieval-augmented generation improved overall quality scores for patient-facing gynecological cancer information mainly through better source attribution.
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to develop and evaluate an artificial intelligence‑assisted liver ultrasound training system that … e model focused on anatomically meaningful regions.
CONCLUSION: Integration of computer vision and large language models can improve teaching efficiency and learning performance in liver ultrasound training.
СтатьяРандомизированное 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.
Artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) such as ChatGPT-5 are increasingly applied in medical education. However, their potential role in clinical simulation remains largely unexplored. This descriptive proof-of-concept study aimed to examine ChatGPT-5's ability to synthesize and generate educational content related to clinical simulation, focusing on the coherence, factual accuracy, and understandability of its outputs. Seven exploratory questions covering conceptual, historical, and technological aspects of clinical simulation were submitted to ChatGPT-5. Each query was…
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 for information seeking and self-guided support, raising safety concerns in high-risk contexts such as suicidal ideation. While prior work suggests LLMs can detect suicidal language, their ability to calibrate responses across suicide risk levels remains unclear. This pilot study evaluated Gemini 2.5 Flash using 60 Self-Directed Violence Classification System (SDVCS) clinical vignettes spanning non-suicidal distress (L0), suicidal ideation without plan (L1), and imminent suicide risk (L2) (n=20 per level). Outputs were coded for seven response…
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: Strengthening the global health workforce is central to achieving universal health coverage, but health systems cannot improve what they cannot measure. Valid and scalable assessment of clinical competency is essential for monitoring workforce readiness and ensuring that expanded service coverage translates into high-quality care. Traditional standardized patients, however, remain resource-intensive, difficult to scale, and vulnerable to evaluator-related bias. Recent advances in AI have enabled AI-led simulated standardized patients (SSPs) that may address these limitations.
OBJE
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) is an exciting development makes life easier and solves many problems in daily life. The Birmingham Orthopaedic Oncology Meeting (BOOM) met in January 2024 with 309 participants from 53 countries to discuss the optimal consensus for chondrosarcomas on 21 questions. The aim of this study was to investigate how reliable the expert statements from the BOOM were compared to ChatGPT-4 and DeepseekR1. 21 questions and consensus statements in the section on chondrosarcomas in the BOOM were extracted. The answers were classified according to the level of evidence and conse
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.
OBJECTIVE: To apply large language models (LLMs) to Reddit posts referencing SLE to identify patient-expressed unmet medical needs, symptom experiences and healthcare challenges, demonstrating how artificial intelligence-enabled social media listening complements traditional patient-experience research.
METHODS: We extracted 4633 posts from 10 SLE-related Reddit communities using the public Reddit Application Programming Interface (October-November 2025). After removing duplicates, promotional content and posts with insufficient information, 2603 posts remained. We developed a thematic codebo…
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.
Accurate myocardial pathology segmentation from multimodal CMR is crucial for myocardial infarction risk assessment and treatment planning. Unlike traditional methods that rely on morphological and geometrical prior for assistance, we propose a novel intensity-guided multimodal image segmentation (I-MMSeg) method for myocardial pathology segmentation in this paper. Specifically, we leverage multimodal large language models (e.g., GPT-4o) to generate modality-specific intensity prior. Such prior capture both the relative intensity orders across different regions and the intrinsic intensity char…
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Surgical planning for adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is complex. Large language models (LLMs) like DeepSeek Reasoning Model R1 (DeepSeek-R1) offer potential for decision support, but their accuracy in determining fusion levels is unproven.
HYPOTHESIS: The DeepSeek-R1 model could generate surgically reasonable fusion levels for AIS with clinically acceptable accuracy.
PATIENTS AND METHODS: This study enrolled 203 consecutive AIS patients meeting surgical indications. Comprehensive clinical and radiological data, including Lenke classification, were structured into standardi…
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.
This study aimed to evaluate the quality and readability of Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) 5.2's responses to frequently asked patient questions about hip avascular necrosis (AVN), a challenging condition often requiring clear communication and shared decision-making. Methods: Sixteen commonly asked patient questions regarding hip AVN were submitted to ChatGPT 5.2 without follow-up queries. Each response was independently evaluated by 2 orthopedic surgeons with over 20 years of experience in hip arthroplasty. The quality of responses was assessed using the grading system pro
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.
Ribeiro and colleagues offer timely evidence that large language models can make oncology imaging reports more accessible to radiologists and patient and public involvement representatives. Their findings also highlight an important distinction between a report that is easier to read and one that patients understand accurately. As the authors acknowledge, the patient-facing assessment included three representatives with previous experience in oncology imaging research and was restricted to reports that had received high factual-correctness scores from radiologists. This approach was suitable f…
Письмо в редакциюПоиск 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.
Quantitative systems pharmacology (QSP) models require calibration data from literature, yet manual curation is inconsistently documented and large language model (LLM) extraction can hallucinate values and fabricate citations. We present MAPLE (Model-Aware Parameterization from Literature Evidence), which uses structured validation schemas as a collaboration interface between LLMs and modelers. Two schemas span two scales: the SubmodelTarget schema for isolated experiments constraining individual parameters, and the CalibrationTarget schema for clinical and in vivo endpoints constraining 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.
Psoriatic arthritis (PsA) presents significant challenges, with many patients experiencing inadequate treatment response. While clinical aspects of suboptimal disease control have been characterized, the emotional burden of treatment failure remains poorly understood. Our objective was to systematically characterize the emotional patterns expressed by PsA patients when describing treatment failures and management challenges. A multi-national online survey with PsA patients was conducted through GRAPPA (Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis). The survey was cond
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