Although a growing literature points to substantial variation in speech/language abilities related to individual differences in musical abilities, mainstream models of communication sciences and disorders have not yet incorporated these individual differences into childhood speech/language development. This article reviews three sources of evidence in a comprehensive body of research aligning with three main themes: (a) associations between musical rhythm and speech/language processing, (b) musical rhythm in children with developmental speech/language disorders and common comorbid attentional
СтатьяОбзорПоиск 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) hold promise in clinical decision support but face major challenges in safety evaluation and effectiveness validation. We developed the Clinical Safety-Effectiveness Dual-Track Benchmark (CSEDB), a multidimensional framework built on clinical expert consensus, encompassing 30 metrics covering critical areas like critical illness recognition, guideline adherence, and medication safety, with weighted consequence measures. Thirty-two specialist physicians developed and revised 2069 open-ended Q&A items aligned with these criteria, spanning 26 clinical departments to s…
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.
Data-driven such as machine learning models in rare disease research faces a significant challenge: scarce data cause performance degradation and unstable explanations that undermine clinical trust. This study investigated whether synthetic data augmentation can maintain prediction performance and improve explainability stability for cardiovascular disease risk prediction in Chronic Myeloid Leukemia patients. Using 235 real-world patients' data, we employed DP-CGANS to generate synthetic records and evaluated their impact across decreasing sample sizes, comparing real-data-only versus real + s
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.
While predominant models of visual word form area (VWFA) function argue for its specific role in decoding written language, other accounts propose a more general role of VWFA in complex visual processing. However, a comprehensive examination of structural and functional VWFA circuits and their relationship to behavior has been missing. Here, using high-resolution multimodal imaging data from a large Human Connectome Project cohort (N = 313), we demonstrate robust patterns of VWFA connectivity with both canonical language and attentional networks. Brain-behavior relationships revealed a strikin
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Vision-language models trained using self-supervised learning are crucial to reduce the dependency on large volumes of labeled data. However, conventional self-supervised approaches that rely on precise image-text pairing are not always feasible for cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) given its ability to visualize cardiac anatomy, physiology, and microstructure in a single exam. We present CMR-contrastive language image pretraining (CMR-CLIP), a vision language model which treats CMR images as videos to jointly learn embeddings between the images in the study and associated report
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.
OBJECTIVES: The rapidly increasing adoption of large language models in medicine has drawn attention to potential applications within the field of neurosurgery. This study evaluates the effects of various contextualization methods on ChatGPT's ability to provide expert-consensus aligned recommendations on the diagnosis and management of Chiari Malformation and Syringomyelia.
METHODS: Native GPT4 and GPT4 models contextualized using various strategies were asked questions revised from the 2022 Chiari and Syringomyelia Consortium International Consensus Document. ChatGPT-provided responses were…
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.
An urgent challenge in clinical science is the reliable detection of psychiatric risk in the aftermath of traumatic or stressful events. Cur … rmative recovery pathways. In the current investigation, we applied natural language processing and large language models to transcripts of adult individuals (N = 555) describing recent experiences via semistructured interviews to identify relevant features of language predictive of psychiatric risk. Participants were pooled from five different investigations and were …
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: Functional status is essential for assessing frailty and planning care in older adults but is often under-documented in the structured fields of electronic health records. Manual chart review can capture functional status information but is labor-intensive and time-consuming. In this study, we developed and validated a scalable natural language processing (NLP) model to extract functional status information from unstructured electronic health record (EHR) notes.
METHODS: This retrospective cohort study included 110 older adults seen at a geriatric osteoporosis clinic. A large lang
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 AND OBJECTIVES: Patients and caregivers who use languages other than English in health care settings rarely receive language-concordant discharge instructions. Large language models show promise for improving access to translations but must be validated to ensure their output is safe for clinical use. This study measured the quality of GPT-4o medical translations to Portuguese, Haitian Creole, and Arabic.
METHODS: Previously translated personalized discharge instructions (performed by professional human translators) were extracted from inpatient admissions at a large US pediatric a…
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.
In online spaces, children are vulnerable to exploitation and sexual predators. Groomers contact minors in online chat rooms with the intent of sexual abuse. This study investigates how new deep learning models compare to traditional machine learning models in detecting grooming conversations and predatory authors. Furthermore, we detect the underlying tones used by predators and explore how these affect detection capabilities. Our goal is to better understand predator tactics and to advance automatic grooming detection in order to protect children in online spaces. The PAN12 chat logs, which
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: Surgical vision-language foundation models learn generalizable representations from large-scale surgical data and support flexible adaptation to diverse downstream tasks by using text prompts as classifiers. However, their effectiveness is hindered by a critical semantic limitation: These models often struggle to distinguish between positive and negative textual assertions, a capability essential for fine-grained surgical tasks where the target object may occupy only a small and localized region. This limitation weakens the reliability of current state-of-the-art vision-language adapt
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: Large Language Models (LLMs) have transformed protein engineering by capturing complex sequence patterns from large datasets, enabling applications such as structure prediction and functional annotation. Finenzyme applies conditional transfer learning to generate biologically plausible enzyme sequences conditioned on Enzyme Commission (EC) numbers.
METHODS: In this work, we extended Finenzyme with an in silico selection pipeline that first identifies generated sequences most likely to preserve or enhance the functional characteristics of specific EC categories and then evaluates…
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 study examines how Arab media have engaged with the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) over the past decade and evalua … ing a combination of data augmentation, deep learning (specifically, Transformer-based models), and large language models (LLMs), we trained classifiers to detect references to the SDGs and categorize articles by specific SDGs. The results reveal regional patterns in SDG coverage, with North African countries focusing more on governance-related goals, while Gulf countr …
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/Objectives: The present study aimed to assess the understandability and actionability of Arabic text generated by a large languag … %). Conclusions: Clinicians could actively supplement clinic-based discussions with advice on using large language models to help patients recognise dry mouth symptoms and improve self-care. Also, they could improve their effective adoption by clearly explaining expectations, limitations, and language/cultural differences when adopting these models.
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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2025eng
PURPOSE: To evaluate the feasibility and diagnostic performance of a multimodal large language model (GPT-4.1) in detecting pediatric airway foreign body aspiration (FBA) using real-world clinical and radiographic data.
METHODS: This retrospective cohort study included 58 pediatric patients evaluated for suspected airway FBA at a tertiary academic hospital between 2015 and 2024. Each case combined structured clinical data and chest radiographs obtained at the time of emergency-department presentation, with bronchoscopy serving as the diagnostic reference standard. GPT-4.1, a vision-enabled la
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 (LLM) can pass medical licensing and specialty board exams, but their ability to generate high-quality board-style exam questions is uncertain.
METHODS: Three LLMs each generated 20 colorectal surgery board questions in accordance with American Board of Colon and Rectal Surgery guidelines. Questions from the Colon and Rectal Surgery Educational Program (CARSEP) served as comparators. Board-certified colorectal surgeons, blinded to source, graded each question on clarity, relevance, suitability, distractor quality, and adequacy of rationale, and categorized qu…
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: Traditional methods to practice patient interviewing skills for student pharmacists include the use of actors and role-playing. While effective, they can be difficult to manage with large class sizes, cost, and time to train. Artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) are readily accessible to offer students a scalable solution to practice collecting information from a controlled, dynamic simulated patient (SP).
METHODS: Five programs collaborated to create multiple educational activities that utilized AI as an SP for student pharmacists to practice their patien…
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: Latent diffusion models (LDM) could alleviate data scarcity challenges affecting machine learning development for medical imaging. However, medical LDM strategies typically rely on short-prompt text encoders, nonmedical LDMs, or large data volumes. These strategies can limit performance and scientific accessibility. We propose a novel LDM conditioning approach to address these limitations.
METHODS: We propose Class-Conditioned Efficient Large Language model Adapter (CCELLA), a novel dual-head conditioning approach that simultaneously conditions the LDM U-Net with free-text clinical
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly permeating healthcare, from serving as a physician assistant to powering consumer applications. … fferent XAI-based explanations were combined to examine how XAI assistance, particularly multimodal large language models (LLMs), influences diagnostic performance. With fairness-constrained model training, assistance from an AI model that achieved balanced performance across skin tones improved final diagnostic accuracy and reduced skin-tone-related performance dispar …
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: Alopecia areata (AA) is an autoimmune disease affecting hair follicles that results in nonscarring hair loss. AA impacts 0.1%-0.2% of the United States population, with pediatric patients accounting for 16.0%-27.7% of all cases. The Severity of Alopecia Tool (SALT), a method of quantifying scalp alopecia, helps guide clinical practice and determine response to therapies in clinical trials. Given the emerging role of image-based assessments of alopecia and growth of multimodal generative artificial intelligence (AI) in dermatology, we aimed to assess the "off-the-shelf" ability of 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.
MedElevator
Войти в исследования