BACKGROUND: The management of subclinical hypothyroidism can at times present a gray area for clinicians due to heterogeneous clinical features, variable TSH (Thyroid-Stimulating Hormone) thresholds, and differences in guideline interpretations. Although large language models (LLMs) have the potential to support clinicians in such uncertainty-laden clinical situations, the existing literature has focused almost exclusively on quantitative outcomes. However, how an LLM such as Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) structures a clinical decision, which thematic components it draws upo…
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: EEG is widely used to identify neural markers, personalize treatments, and evaluate interventions. However, low signal-to-noise ratio and mixing of artifactual distorted interpretation. Traditional preprocessing approaches, including Independent Component Analysis (ICA), require extensive manual inspection and are laborious. This study aims to develop a human-in-the-loop preprocessing framework, in which AI agents assist experts in identifying, labeling, and iteratively refining artifact removal decisions.
NEW METHOD: The proposed framework integrates a large language model (LLM)-
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: Emergency Department (ED) triage requires rapid assessment of acuity under time pressure with incomplete information. Existing AI triage systems require complete clinical data, including vital signs, before generating a prediction, and so cannot support the sequential, information-gathering reality of triage in which patients accumulate in queues before vital signs are collected. Pre-vital queue prioritisation, deciding which patients are seen next before vital signs exist, remains unaddressed.
OBJECTIVE: To design and evaluate ED-Triage-Agent (ETA), a multi-agent large language m
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 AIMS: The scalable manufacturing of cell therapies creates a significant need for robust process analytical technologies, where automated analysis of noninvasive microscopy images offers a powerful method for monitoring critical quality attributes. However, conventional machine-learning models are often bottlenecked by extensive data labeling and poor generalizability across different batch effects. To overcome these limitations, we introduce a foundational model cascade for the zero-shot analysis of microscopy images.
METHODS: In the first stage, a multimodal large language 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.
BACKGROUND: This study aims to compare responses generated by DeepSeek, a new large language model, and ChatGPT to erectile dysfunction (ED)–related questions. METHODS: The study was conducted by posing online queries to both ChatGPT-4o (OpenAI, United States) and DeepSeek V3 (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence, China). The most frequently asked questions about ED were identified using Google Trends. The responses from both artificial intelligence (AI) were evaluated by three board-certified urologists, who rated their accuracy on a scale of 1 to 4. Readability was assessed using the Fl
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.
Pediatric chest pain represents a frequently encountered symptom in emergency departments and outpatient clinics throughout childhood, often generating substantial parental anxiety. This study aims to comparatively analyze the readability, information quality, and scientific reliability of textual contents generated by the artificial intelligence (AI) chatbots ChatGPT, Gemini, and Perplexity regarding pediatric chest pain, utilizing multidimensional analytical indices. Out of the top 25 queries with the highest global search volume on Google Trends, 17 unique keywords meeting the predefined 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.
PURPOSE: Large language models, such as ChatGPT, are increasingly used by patients seeking information on hip arthroscopy (HAS) and femoroacetabular impingement (FAI). Despite their linguistic fluency, the accuracy, completeness and safety of procedure-specific patient information remain unclear. Although orthopaedic studies report variable performance across subspecialties, no systematic evaluation has specifically addressed HAS.
METHODS: PubMed, Embase, Scopus, CINAHL and Epistemonikos were searched to 10 February 2026 for studies evaluating ChatGPT responses to patient-oriented HAS or FAI …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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, such as ChatGPT (cGPT), are being integrated increasingly into clinical workflows and medical education. However, concerns persist regarding their susceptibility to bias, especially in high-stakes areas like pain management, when disparities across race, socioeconomic status, and substance use history are well documented.
OBJECTIVE: This study investigated whether cGPT-4 generates consistent and equitable pain management recommendations when patient demographic variables are altered.
METHODS: Using cGPT-4, researchers created six clinical scenarios represen…
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 rapid advancement of artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), has introduced powerful tools for various research domains, including psychological scale development. This study presents a methodology for efficiently generating and selecting high-quality, non-redundant items for psychological assessments using LLMs and network psychometrics. Our approach, termed Automatic Item Generation and Validation with Network-Integrated Evaluation (AI-GENIE), reduces reliance on expert intervention by integrating generative AI with the latest network psychometric techniq…
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 evaluate differences in performance between two large language models (LLMs), GPT-5.3 and Gemini 2.5 Pro, in diagnostic classification and clinical reasoning for primary open-angle glaucoma (POAG).
METHODS: Forty-eight guideline-based standardized cases were constructed. Using a unified prompt, we fed the cases into both models and obtained outputs on diagnosis, classification, and reasoning. A consensus of three glaucoma specialists served as the reference standard. We compared the diagnostic accuracy and classification consistency (Cohen's κ) of the two models. Clinical reasonin…
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.
RNA large language models (RNA LLMs) show potential for predicting viral RNA-RNA interactions (RRIs), but their ability to transfer between viruses remains unclear. Here, we evaluated three nucleotide language models using vRIC-seq-derived RRI datasets from two members of the Coronaviridae family, SARS-CoV-2 and porcine deltacoronavirus (PDCoV). We compared within-virus five-fold cross-validation with bidirectional cross-virus testing. DNABERT achieved within-virus AUC values of 0.9595 for PDCoV and 0.9741 for SARS-CoV-2. Under cross-virus transfer, its AUC decreased to 0.8372 when trained on …
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 field of dermatological AI has rapidly advanced from simple single-image classifiers to large, multimodal foundation models. Despite achieving high diagnostic accuracy, current systems mostly analyze a single point in time and do not incorporate patient history or previous treatments. This review explores the evidence for longitudinal, treatment-aware, and multimodal large language model (LLM) approaches in dermatology, with an emphasis on chronic inflammatory conditions such as eczema, acne, psoriasis, and rosacea. Researchers examined five databases, PubMed, ACM, IEEE Xplore, Web of Scie
СтатьяScoping ReviewПолный 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.
Artificial intelligence (AI) language models are increasingly integrated into clinical and patient-centered information pathways, yet their accuracy in delivering condition-specific dental knowledge remains unclear. This comparative study evaluated the clinical accuracy of 3 widely used AI models-ChatGPT-4, Gemini, and Copilot-in providing information on impacted teeth. A total of 118 expert-generated open-ended questions were posed to each model, and responses were categorized into 5 predefined accuracy levels. Statistical analysis using the Pearson χ 2 or Fisher exact test ( P ≤0.05) demonst
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 have become central infrastructures of contemporary digital economies while raising persistent ethical concerns regarding linguistic inequality, opacity, data governance, and the concentration of technological power. Much of the current debate on AI ethics focuses on normative principles such as fairness, transparency, and accountability. While these principles remain essential, they often do not sufficiently explain why ethically problematic outcomes persist under competitive market conditions. This paper addresses that gap by applying Karl Homann's institutional economi…
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: Breast cancer, the most common malignancy among women, remains a major global public health concern. With the rapid growth of artificial intelligence-based language models, it is essential to evaluate their potential roles in patient education. This study compared ChatGPT and Gemini in responding to patient-oriented questions about breast cancer and its surgical treatment regarding scientific accuracy, clarity, and unnecessary detail.
METHODS: Forty frequently asked questions were collected from Turkish online sources. Both models were queried under identical conditions on August
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.
AIM: This study aims to compare the responses generated by ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and BreastfeedGPT, a customized domain-specific GPT, to frequently asked questions related to breastfeeding counseling.
DESIGN AND METHODS: Ten breastfeeding-related questions were selected based on international guidelines and expert validation. Each model generated responses to the same questions, which were anonymized and evaluated by eight health professionals with expertise in breastfeeding counseling using structured Likert scales. Evaluation dimensions included (1) scientific accuracy and scope, (2) tone
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.
Large language models (LLMs) are increasingly used for qualitative analysis in substance use research, yet their performance relative to human coders remains underexplored. This study compares ChatGPT-4.0 with human coders in performing qualitative coding tasks using NIH grant abstracts as a test case, focusing on the identification and description of research innovations. Using a sample of NIH HEAL Initiative grant abstracts related to opioid overdose prevention, a total of 125 abstracts were independently coded by ChatGPT and humans to generate innovation descriptions, which were then evalua…
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.
Accurate, non-invasive grading of fish freshness remains challenging in dense and occluded environments, where the fish eye images serve as a reliable and consistently visible indicator of freshness. Loss of structural cues in the fish eye image often limits the existing deep learning models (DLN) from having consistent learning. To address these limitations, this work aims to develop a fusion-based complementary learning network (FCLN) that integrates expert-suggested photometric features with deep visual representations of DLN for the classification of fish freshness. Fish expert knowledge 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.
Precise segmentation of gastric cancer computed tomography (CT) images is a critical step for clinical precision diagnosis and treatment. However, it currently faces two major challenges: the low contrast between tumors and surrounding normal tissues makes boundary delineation difficult, and the high variability in tumor shape, size, and location leads to inaccurate localization. To address these issues, a cross-modal prior knowledge-guided gastric cancer CT image automatic segmentation method (CGP-Net) was proposed. In this method, visual priors were extracted from diagnostic reports using a
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: Epigenetic modifications play a vital role in the pathogenesis of human diseases, particularly neurodegenerative disorders such as Alzheimer's disease, where dysregulated histone modifications are strongly implicated in disease mechanisms. While recent advances underscore the importance of accurately identifying these modifications to elucidate their contribution to Alzheimer's disease pathology, existing computational methods remain limited by their generic approaches that overlook disease-specific epigenetic signatures.
RESULTS: To bridge this gap, we develop a novel large langu
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.
MedElevator
Войти в исследования