This article is a viewpoint: it presents the authors' perspective, informed by a critical synthesis of the current literature at the intersection of generative AI (GenAI) technologies, public health communication, and digital ethics, rather than original empirical data or analyses. The emergence of GenAI, including large language models (LLMs), represents a profound paradigm shift in digital health communication. By moving beyond traditional information retrieval to dynamic, human-like knowledge generation, GenAI offers unprecedented opportunities for public health promotion. However, the ungu…
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: Staging gynecological malignancies is a complex process, and radiologists should be familiar with the evolution of FIGO staging criteria. Large Language Models (LLMs) offer potential to support radiologists by automating classification tasks from free-text MRI reports.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective study using two curated datasets of pelvic MRI reports from patients with cervical (n = 261, FIGO 2018) and endometrial cancer (n = 555, FIGO 2023). A general-purpose LLM (Cohere Command-A) was evaluated under three prompting strategies (zero-shot, 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.
Large language models (LLMs) are increasingly used in primary care for documentation, patient communication, and clinical decision support. However, many clinicians are adopting these tools for patient care without structured training or a clear understanding of their limitations. LLM output may appear authoritative but can be inaccurate, biased, and unsupported by evidence. This creates a growing gap in artificial intelligence LLM literacy. Clinicians need practical strategies to evaluate when LLM-generated information can be trusted and how to apply it to patient care. This article proposes …
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.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to prompt GPT-4 to analyze qualitative data used in a published scientific article where qualitative content analysis was performed by human researchers, and to qualitatively compare results from the published article with the results generated by GPT-4.
METHODS: This study was conducted using the full interview dataset from a published qualitative study that aimed to explore experiences of patients treated with rehabilitation alone after an anterior cruciate ligament (ACL) injury. Interview transcripts were analyzed by GPT-4 through iterative promptin
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.
Computational capacity and knowledge of humans are more limited than those of large language models (LLMs). However, in buzzer quizzes, human trivia experts can often identify the correct answer even from insufficient information such as only a few words. Investigating how they can make fast and accurate judgments is expected to highlight new characteristics of human intelligence, but little is known about that. In this exploratory and case-based analysis, we predicted that trivia experts and LLMs would differ in which words/phrases in a question are important for identifying the answer, and c…
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.
Parkinson's disease (PD) remains one of the most prevalent neurodegenerative disorders, where delays in diagnosis compromise therapeutic outcomes and increase healthcare costs. Conventional unimodal approaches, based on voice, sensors, or imaging, face critical limitations, including small datasets, lack of reproducibility, and high infrastructure demands. To address these challenges, the proposed multimodal agent-based architecture integrates medical language models, audio signals, and neuroimaging, and is supported by data-machine learning pipelines and an edge-cloud infrastructure. The syst
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 creation of numerous large language models, including Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a natural language processing model developed by OpenAI. There has been increasing interest in exploring the potential of this tool, as evidenced by several studies in the healthcare domain that have investigated the performance of ChatGPT in responding to specific questions on relevant topics. However, its application in forensic contexts remains largely unexplored.
OBJECTIVES: This study aims to 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.
BACKGROUND: Clinical Informatics is wide-ranging field that engages with nearly every aspect of clinical care that is documented in the electronic health record (EHR). While studies from the informatics literature had been gradually introducing more sophisticated machine learning and artificial intelligence (AI) techniques into clinical settings, the explosive growth of Large Language Models (LLMs) has enticed both entrepreneurs and clinicians to rapidly introduce LLMs into the Emergency Department.
DISCUSSION: Clinical Informaticists possess a deep understanding of both the clinical signific…
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: Although advancements in electronic health records (EHRs) have improved clinical productivity, digital administrative responsibilities have led to increased physician burnout. With the emergence of large language models (LLMs), their incorporation into medicine is a potential solution to the increase in tasks such as charting and responding to patient messages. Previous studies have evaluated the efficacy of LLMs such as Chat Generative Pre-Trained Transformer-4 (ChatGPT-4) in clinical knowledge-based questions. Few studies, however, have evaluated the responses to clinical decisio…
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.
OBJECTIVE: The integration of large language models (LLMs) into orthopedic surgical decision-making represents a growing area of research. This study aimed to compare the surgical recommendation capabilities of ChatGPT-4.0, ChatGPT-4o, and ChatGPT-5 models in simulated cases of hallux valgus deformity.
METHODS: A total of 50 simulated cases were constructed using fundamental clinical data related to hallux valgus pathology and were individually submitted to 3 models. For each case, a surgical recommendation and a brief rationale were obtained. The responses were compared based on content alig…
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.
Patients increasingly consult large language models (LLMs) before specialist review, yet whether frontier models agree with one another in nuanced clinical domains such as unruptured intracranial aneurysm (UIA) management remains uncharacterised. We therefore quantified inter-model variability across ChatGPT, Gemini and Claude, anchored against neurovascular multidisciplinary team (MDT) consensus and the Unruptured Intracranial Aneurysm Treatment Score (UIATS). Sixty-seven UIA cases referred to our neurovascular service (January-December 2025) were retrospectively analysed. De-identified clini…
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: Gout and hyperuricemia, linked to purine metabolism abnormalities or impaired uric acid excretion, are rising with lifestyle changes. Effective self-management and health literacy are crucial for gout management. While large language models (LLMs) show promise in enhancing health management, their potential on gout patient education remains underexplored. This study aimed to evaluate the accuracy and readability of responses generated by three LLMs, including DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, and GPT-5, to questions based on the gout and hyperuricemia guidelines published by the American C…
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: Artificial intelligence (AI) has garnered significant attention and, to some extent, has even replaced certain search engines as a popular channel for people across regions to access information. HIV/AIDS is a common topic among infectious diseases, and patients or high-risk groups frequently search for information online. Our study evaluated the accuracy of two AI models (ChatGPT-3.5 and DeepSeek-R1) in answering HIV/AIDS-related questions.
METHODS: This was a cross-sectional analytical study comparing two advanced large language models representing Eastern and Western cultural b…
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.
Artificial intelligence (AI)-based chatbots are increasingly employed in various fields of dentistry. However, their capability to interpret panoramic radiographs and classify impacted mandibular third molars has not yet been systematically evaluated. This study aimed to assess the diagnostic performance of four widely used large language model-based chatbots in this context. A total of 93 impacted mandibular third molars were assessed using panoramic radiographs. Four chatbots-ChatGPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.0, and Copilot (GPT-4)-were asked to classify each case according to the
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.
Objective: This study aimed to evaluate and compare the accuracy, clarity, and clinical applicability of 2 state-of-the-art large language models (LLMs), Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT)-4o and Grok-3, in generating health information related to cleft lip and palate (CLP) and presurgical infant orthopedics (PSIO). To ensure a multidisciplinary perspective, experts from orthodontics, pediatrics, and plastic surgery independently evaluated the responses. Methods: Six structured questions addressing general and presurgical aspects of CLP were submitted to both ChatGPT-4o and Grok-…
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) such as ChatGPT and Gemini are increasingly being used to obtain health information, including topics such as HIV. This study aims to comparatively evaluate the accuracy, reliability, and reproducibility of ChatGPT and Gemini in answering HIV-related questions obtained from official public health sources, clinical guidelines, and social media. METHODS: A total of 156 HIV-related questions were asked to ChatGPT-4o and Google Gemini 1.5 Flash across three categories: questions derived from the United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC)…
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: Cochrane plain language summaries (PLSs) aim to make systematic review findings more accessible to the general public. However, … PLSs, where performance dropped to near-chance levels. These findings suggest that general-purpose large language models like GPT-4o may currently offer more reliable results for practical classification tasks in biomedical applications.
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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: Large language model (LLM) chatbots are increasingly used to provide health information, yet their reliability in addressing chronic obstructive pulmonary disease (COPD) care questions in the Chinese context remains unclear. To evaluate and compare the performance of three publicly available LLM chatbots - ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0 (OpenAI), and ERNIE Bot (Baidu) - in answering chronic obstructive pulmonary disease (COPD) care questions in China.
METHODS: We performed a cross-sectional comparative evaluation of three publicly available LLM chatbots (ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, and ER
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.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Large language model (LLM) pipelines increasingly convert free-text meal descriptions into nutrient values, yet reference-standard validation is rarely feasible in production. We asked whether the controls such pipelines conventionally pass suffice and built a reference-standard-free battery any pipeline can run on its output.
METHODS: We audited 13,073 meals logged by 513 adults through a WhatsApp conversational agent in rural Colombia (9 February 2026 to 6 August 2026). The pipeline is a two-stage cascade of commercial LLMs from different providers: a vision model ren
СтатьяВалидационное 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.
Recent advances in deep learning have significantly improved the accuracy of computational pathology; however conventional model ensembling strategies often lack adaptability and interpretability hindering the clinical adaptability. While multiple artificial intelligence (AI) expert models can provide complementary perspectives, simply aggregating their outputs is often insufficient for handling inter-model disagreement and delivering interpretable decisions. To address these challenges, we propose a novel multi-expert framework that integrates diverse vision-based predictors and a clinical fe
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