BACKGROUND: Crohn's disease (CD) requires accurate, guideline-based diagnosis and management, yet the growing complexity of therapeutic options and international recommendations creates challenges for timely clinical decision-making. Large language models (LLMs) have emerged as potential tools for clinical decision support, but their performance in guideline-based gastroenterology remains insufficiently characterized.
METHODS: We conducted a structured comparative evaluation of ChatGPT 5.0 and DeepSeek R1 using 47 standardized clinical questions derived from the 2023 Chinese guidelines for th…
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.
BACKGROUND: Developing high-quality multiple-choice examinations in medical education is time- and resource-intensive. Large language models (LLMs) offer a promising approach to accelerate question development; however, their utility for exam development remains underexplored.
METHODS: The trial was a participant-blinded, parallel-group randomized controlled trial conducted among first-year medical students. Students were randomized to complete a 112-item case-based, single-best-answer mock examination composed of either AI-generated or student-generated multiple-choice questions (MCQs). Ques…
СтатьяРандомизированное исследованиеПолный 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.
Identifying safe and effective targets remains a major bottleneck for CAR T cell therapies. In this issue of Cell, Baker and colleagues developed a large language model (LLM)-assisted scoring framework to streamline this process and as a result identified and validated glycoprotein non-metastatic melanoma protein B (GPNMB) as a candidate chimeric antigen receptor (CAR) T target across melanoma, leukemia, and colorectal cancer.
СтатьяКомментарийПоиск 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.
This study aims to contribute to guidelines for driver licensing organizations on assessing driver competence in using Level 3 Automated Lane Keeping Systems (ALKS), based on an on-road experiment with eight professional driving assessors (i.e., expert driving examiners who train examiner candidates; 6 males, 2 females, all driving more than 20,000 km per year) in a Wizard-of-Oz vehicle. Using a think-aloud protocol, we captured cognitive processes during system supervision and take-over requests (TORs) in real-world traffic jams. A large language model (LLM)-based thematic analysis of transcr
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.
MOTIVATION: Accurately identifying compound-protein interactions (CPIs) is critical for accelerating drug discovery. Recent deep learning me … hanism that aligns compound molecular graph features with token embeddings from sequence-pretrained large language models (LLMs), effectively infusing sequence-derived semantics into structural representations. To capture shared interaction patterns among functionally similar biomolecules, we construct a hypergraph-based representation to model high-order relationships …
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.
Widespread acceptance of collaborative robots in human-involved scenarios requires accessible and intuitive interfaces for lay workers and n … understanding context and reasoning task decomposition. Third, coordinating with AI agents built on large language models (LLMs), the system interprets users' requests effectively and provides feedback to establish transparent communication. This proof-of-concept study included experiments to demonstrate a practical implementation of the agentic AI framework on a mobil …
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: Errors in radiology reports are a major patient-safety concern and are difficult to detect with manual quality assurance (QA). Large language models (LLMs) can assist, but generic prompting does not reflect radiologists' structured, section-based workflows.
OBJECTIVE: To develop and evaluate RadCoT (Radiological Chain-of-Thought), a domain-specific prompting framework aligning LLM reasoning with radiological review workflows, and to assess whether it enables open-source models to approach commercial benchmarks for error detection.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective stud…
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 validate DT-RAG, a curated retrieval-augmented generation system for dental traumatology decision support, against eight commercial large language models.
METHODS: A knowledge base of 250 curated text units ("chunks") from five authoritative sources (IADT 2020, ESE 2021, Krastl 2021, AAE 2013, Cochrane) was built and deployed with Gemini 2.5 Flash as base model. In Study 1, 99 binary clinical questions were submitted in three runs to DT-RAG and eight LLMs; modal accuracy was compared by McNemar exact tests with Holm correction. In Study 2, seven blinded specialists scored DT-RA…
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.
PurposeThis study aimed to evaluate the reliability, quality, and readability of ChatGPT-generated responses to common patient questions about olecranon fractures.MethodsIn this cross-sectional study, twenty frequently asked questions were identified using Google's "People also ask" feature and submitted to ChatGPT-4o in separate sessions between October 1 and October 10, 2025. Two orthopaedic surgeons independently assessed the responses using the DISCERN instrument and Global Quality Score (GQS). Readability was analysed using Flesch Reading Ease (FRE), Flesch-Kincaid Grade Level (FKGL), Sim
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.
INTRODUCTION: Multimodal large language models, including GPT-4 Omni (GPT-4o), have been applied for facilitating the healthcare process, but their capacity to interpret thyroid sonography images to aid report generation, as well as ways for improvements, are unclear.
METHODS: 120 thyroid nodules were retrospectively included for evaluation of GPT-4o to analyze ultrasound features and ACR TR categories (version 2017). In a zero-shot setting, 80 original images of unmarked nodules (zero-shot unmarked group) and images with nodules' boundary artificially depicted by senior radiologists with red…
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.
As a critical prenatal screening tool, ultrasound (US) heavily depends on operator experience, leading to both challenging and rare fetal malformation diagnoses as well as diagnostic variability. Thus, developing an automated fetal anomaly detection system can reduce operator variability and expedite clinical analysis. Currently, most existing methods perform independent image-based predictions on different planes and use simple pooling strategies for case-level prediction, disregarding inter-image correlations. Although multi-instance learning (MIL) can model inter-image correlations, it suff
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 integration of artificial intelligence (AI) into pathology practice is anticipated to drive substantial advancements. Numerous AI-based applications have been reported but the extent of their current clinical applicability remains uncertain. An evidence-informed clinical readiness review was conducted using the assistance of ChatGPT 5.1 Plus Thinking (OpenAI, San Francisco, CA). The initial summary provided by the large language model (LLM) was supplemented with additional data collected through further questioning and "conversation" between the authors and the LLM. The results were verifi
СтатьяОбзорПолный 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.
Cardiomegaly is a clinically significant indicator of cardiac disease in canine companion animals, where early and accurate detection is essential for effective treatment planning. Vertebral Heart Size (VHS) measurement from thoracic radiographs is a widely used method for assessing cardiac enlargement; however, manual measurement and report drafting can be time-consuming and subject to inter-observer variability. This study proposes an AI-assisted, integrated framework to support veterinarians in radiographic assessment of cardiac size by automating VHS estimation from canine thoracic DICOM r
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.
Purpose To develop and evaluate a multiagent framework (ReclAIm) for automated monitoring, detection, and correction of performance decline in medical image classification models. Materials and Methods ReclAIm is a large language model-based multiagent system that operates through natural language interaction. A master agent coordinating three task-specific agents executed performance evaluation and triggered fine-tuning when substantial performance declines were detected. The fine-tuning workflow incorporated data augmentation, class imbalance handling, and a parameter-anchoring regularizatio
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 cross-sectional evaluation aimed to evaluate the quality of patient education materials provided by ChatGPT regarding otologic balance disorders. A total of 126 patient-oriented questions covering 9 common vestibular conditions - including benign paroxysmal positional vertigo, vestibular neuritis, labyrinthitis, Meniere disease, superior semicircular canal dehiscence, persistent postural perceptual dizziness, perilymph fistula, presbyvestibulopathy, and acoustic neuroma - were submitted to ChatGPT version 4o. The responses were independently evaluated by 2 otolaryngologists using the DISC
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.
This letter comments on a recent study that explored the use of an artificial intelligence language model to generate educational materials for parents of children undergoing cardiac catheterization. The study demonstrated improved understanding and satisfaction among parents after reading the ChatGPT-produced information sheets. While the use of language models in patient education represents an innovative and promising approach, several methodological aspects merit attention. The lack of a control group makes it difficult to determine whether the improvement in understanding was specific to
Письмо в редакциюПолный 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: Early identification and monitoring of neonatal morbidities are critical for timely interventions that can prevent complications, optimise resource use, and support families. Although traditional tools based on tabular data and biomarkers are beneficial, they are restricted in assessing the risk of morbidities in newborns. In this study, we developed NeonatalBERT, a pre-trained large language model (LLM) that estimates the risk of neonatal morbidities from clinical notes.
METHODS: This prognostic study investigated retrospective primary and external cohorts from two different quat
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Children's numeracy skills at school entry predict future educational attainment. Deaf and hard-of-hearing students are reported to underperform compared with typically hearing peers in mathematics. This study examined the impact of language experience on cardinal principle (CP) knowledge and accuracy in generating large sets in 58 hearing and 120 deaf and hard-of-hearing children ages 3.1-7.6 years who were learning spoken English and/or American Sign Language (ASL). The 178 children represented diverse racial, ethnic, and socioeconomic backgrounds; 77 were assigned male at birth. Logistic re
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: Medical documentation is essential for clinical communication but is often intended for professional audiences, limiting patient understanding. This linguistic complexity can reduce health literacy and hinder shared decision-making. Large language models offer new opportunities to simplify medical texts while maintaining factual accuracy, thereby improving accessibility and comprehension. This study aimed to evaluate whether ChatGPT can simplify medical reports while preserving clinical content and to assess whether these simplifications improve patient comprehension, readability, and…
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.
Understanding health concepts in free text is an important task in biomedical NLP. Being able to map the extracted concepts to unique concept identifiers can facilitate integration of and interoperability across biomedical informatics applications. Advancement of pretrained large language models made it possible to identify health concepts in free text with a high degree of accuracy. However, they lack the ability to map the concepts to unique identifiers correctly. In this study we investigated a neural embedding approach to mapping health concepts to the Unified Medical Language System (UMLS…
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