Background: Effective communication with patients is vital for improving health outcomes in chronic disease management. In this study, we investigated WoundScribeAI's Scribe AI, also known as Ambient Technology, and its patient education and engagement app, Pingoo.AI. It employed a multi-agent AI model that leveraged Large Language Models (LLMs) and NotebookLM to enhance patient communication in clinical settings. Methods: The system comprised specialized agents that transcribed healthcare provider-patient conversations through ambient dictation. This transcription generated medical notes that…
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: Chatbots have been increasingly recognized as modern tools that provide patients with reliable health-related information. This study aimed to evaluate and compare ChatGPT-3.5 and GPT-4's ability to answer glenohumeral osteoarthritis-related questions.
METHODS: Fifteen questions were derived from the 2020 AAOS Clinical Practice Guidelines for the Surgical Management of Glenohumeral Joint Osteoarthritis. Questions were categorized into three groups: risk factors, implant/intraoperative considerations, and pain/functional outcomes. ChatGPT-3.5 and GPT-4 were prompted with these ques
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: Diabetic foot ulcers remain a leading cause of non-traumatic amputations worldwide, necessitating precise patient education and clinical management. As large language models become increasingly integrated into patient-facing platforms, evaluating their clinical safety within specialized nursing contexts is imperative. This study aimed to examine the performance of ChatGPT-4 in DFU management, focusing particularly on linguistic clarity and scientific accuracy.
METHODS: A cross-sectional evaluative design was employed in April 2025. An expert panel of six certified wound care nurse…
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: Large language models are increasingly explored as clinical decision-support tools; however, their reliability in gynecologic practice remains insufficiently characterized. This study aimed to evaluate the quality of clinical management recommendations generated by ChatGPT-5 for human papillomavirus (HPV) infection and cervical premalignant lesions using a scenario-based expert assessment approach. METHODS: Fifteen clinically relevant scenarios reflecting common presentations of HPV infection and cervical premalignant lesions were developed in alignment with contemporary guideline …
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 Vision Language Models (LVLMs) are increasingly used in computational pathology for image classification, description generation, question answering and interactive diagnostics. However, most pathology LVLMs analyse small regions of interest rather than pyramidal, gigapixel-scale whole-slide images (WSIs), limiting their use for tasks requiring whole-slide assessment across sub-regions and magnification levels. Here, we present ALPaCA (Adapting Llama for Pathology Context Analysis), a slide-level LVLM framework for WSI question answering across diverse cancer types and tissue sites. ALPa
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: Automate the extraction of adverse events from the text of electronic medical records of patients hospitalized for cardiac catheterization.
METHODS: We focused on events related to cardiac catheterization as defined by the NCDR-IMPACT registry. These events were extracted from the Necker Children's Hospital data warehouse. Electronic health records were pre-screened using regular expressions. The resulting datasets contained numerous false positives sentences that were annotated by a cardiologist using an active learning process. A deep learning text classifier was then trained on
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.
Rapid advances in cancer genetics and genomics, pathophysiology, diagnostics, and therapeutics have substantially increased the complexity of clinical oncology. Integrating large and diverse data streams into timely, patient-specific decisions provides a compelling rationale for incorporating artificial intelligence (AI) into cancer care. Generative artificial intelligence (GenAI) encompasses several classes of models capable of generating new content. This clinically focused review concentrates on GenAI applications based primarily on large language models (LLMs) and vision-language models (V…
СтатьяОбзорПолный 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: Multidisciplinary team (MDT) review is essential for individualized treatment planning in lung cancer, where decisions often require integration of staging, pathology, molecular findings, performance status, and multimodal treatment options. However, the effective implementation of MDT review remains constrained by limited specialist availability in resource-limited hospitals and by high patient volume, heavy physician workload, and tight clinical schedules in tertiary care centers. Large language models (LLMs) may support MDT workflows by synthesizing clinical information and gene…
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.
The primary purpose of this study is to investigate the impact of using ChatGPT as a feedback mechanism on enhancing primary school students' poetry writing skills and attitudes towards poetry. In this study, a quasi-experimental design model with a pretest-posttest control group, a quantitative research method, was employed. In this study, conducted during the 2024-2025 academic year, 60 primary school fourth-grade students (30 experimental, 30 control) aged 10 years formed the study group for the research. During the six-week implementation period, students in the experimental group received
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: Therapeutic chatbots are increasingly deployed across digital mental health services, yet most evaluation efforts remain diagnostic rather than actionable. Organizations lack structured pathways to translate evaluation findings into validated quality improvements aligned with health care quality assurance requirements.
OBJECTIVE: This study aims to introduce EvaluationPlus, a decision support framework that operationalizes a reproducible evaluation-to-enhancement loop for therapeutic artificial intelligence systems. We aimed to demonstrate its feasibility through expert-guided dia
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.
Profiling molecular panorama from massive omics data identifies regulatory networks in cells but requires mechanistic interpretation and experimental follow up. Here we combine deep learning and large language model reasoning to develop a hybrid workflow for omics interpretation, called LyMOI. LyMOI incorporates GPT-3.5 for biological knowledge reasoning and a large graph model with graph convolutional networks (GCNs). The large graph model integrates evolutionarily conserved protein interactions and uses hierarchical fine-tuning to predict context-specific molecular regulators from multi-omic
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 potential in the laboratory, yet rigorous clinical evaluation remains limited. The opacity of LLM decision-making constrains their safe application in interpreting complete blood count (CBC) reports for hematologic diseases.
OBJECTIVE: This study aimed to conduct an exploratory evaluation of GPT-5, Grok 4, and DeepSeek R1 in interpreting real-world CBC reports, particularly their reasoning capabilities and clinical safety.
METHODS: This single-center retrospective study analyzed 100 CBC reports from initial-visit patients with hematologic …
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.
The potential relationship between fungal biology and cervical cancer remains poorly understood. This study aimed to assess the ability of ChatGPT-4o to generate research hypotheses concerning possible links between fungal factors, HPV persistence, and cervical carcinogenesis. ChatGPT-4o generated hypotheses in three prespecified domains: microbial dysbiosis, inflammation, and immune modulation. Three author-evaluators with expertise in pathology, oncology, and microbiology independently assigned overall evaluation scores and assessed the scientific reasonableness of experimental-plan componen
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.
US healthcare systems are struggling to meet the growing demand for neurological care, particularly in Alzheimer's disease and related dementias. Generative artificial intelligence (AI) built on large language models now enables agentic AI systems that can streamline clinical workflows, integrate multimodal data and learn from practicing specialists. We envision an agentic AI system that scales specialist-level care to nonspecialist clinical settings through a continuously learning healthcare system. We describe this destination and outline a phased roadmap for responsible design and integrati…
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.
Large language models (LLMs) show great potential for clinical decision-making, yet most applications remain narrow, task-specific chat tools rather than systems integrated into clinical workflows1,2. However, building physician copilots will require models that operate within the electronic health record (EHR), with governed access to patient data and the ability to initiate permitted EHR actions within defined safety constraints. Yet it remains unproven whether such a system can manage patient cases with physician-level performance. Here we show that MIRA (Medical Intelligence for Reasoning …
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: Heart rate variability (HRV) has remained a relatively finite and niche tool in cardiology despite decades of research supportin … with the potential contribution of wearable sensors, remote monitoring, artificial intelligence and large language models to facilitate HRV interpretation, education and clinical integration.
RESULTS: Whereas conventional ECG morphology identifies arrhythmias, conduction disturbances, ischemic alterations and overt electrical abnormalities, HRV provides insight into a …
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 model (LLM)-based chatbots have been utilized across various healthcare domains and have garnered substantial attention. This study aimed to evaluate and compare the performance of several LLM-based chatbots with that of medical students in responding to neurology questions. This cross-sectional study, conducted in December 2025 in Iran. ChatGPT-5, Gemini 3, Copilot 2025, Perplexity, and 20 medical students responded to a neurology questionnaire. A confusion matrix was utilized to analyze the data. In this regard, four metrics—sensitivity, specificity, positive predictive value
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.
Pregnancy complications are a leading cause of maternal and neonatal mortality worldwide. Understanding their underlying mechanisms is hindered by dispersed evidence across thousands of studies and complex biological interactions. We present PregBase, a comprehensive knowledge base for pregnancy research comprising automated extraction, validation, and exploration. PregBase was constructed by utilising large language models (LLMs) to extract relationships from literature; 13 LLMs were benchmarked across seven prompting strategies, with ensemble shuffle prompting outperforming single-strategy 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.
We present ReXVQA, the largest and most comprehensive benchmark for visual question answering (VQA) in chest radiology, comprising 694,841 questions paired with 160,000 chest X-rays studies across training, validation, and test sets. Unlike prior efforts that rely heavily on template based queries, ReXVQA introduces a diverse and clinically authentic task suite reflecting five core radiological reasoning skills: presence assessment, location analysis, negation detection, differential diagnosis, and geometric reasoning. We evaluate eight state-of-the-art multimodal large language models, includ…
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: Neurological disorders affect approximately 3 billion people globally, yet clinical trial success is often hindered by poorly se … COMET database, and COS domains for neurological disorders were coded. 2. Prompt Design & Testing - Large language models (LLMs), including ChatGPT 3.5, Google Gemini 1.5 Flash and Meta Llama-2-70b, were trialled, and prompts refined based on their outputs. 3. Thematic Analysis - LLMs categorised domains into core areas. 4. Human Refinement - Experts reviewed LLM-gener …
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