BACKGROUND: Mental health disorders (MHDs) represent a growing global challenge and pose a significant risk to public health. Alongside developments in the field of large language models (LLMs), conversational mental health chatbots (CMHBs) have emerged and are increasingly being used by individuals in self-directed and independent ways for mental health support. Although users' perspectives on CMHBs have been extensively examined and systematically synthesized, relatively little research has focused on how health care professionals (HCPs) perceive these tools. To develop a more comprehensive …
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.
ObjectiveIt is important for parents and caregivers of children with cleft lip and/or palate to easily understand educational resources provided by the American Cleft Palate-Craniofacial Association (ACPA). This study aimed to assess the readability, understandability, and actionability of ACPA resources, and the utility of large language models (LLMs) in their improvement.DesignACPA resources were collected and assessed using a readability calculator and 2 readers assessed using the Patient Educational Material Assessment Tool (PEMAT). Each resource was modified by 3 LLMs (GPT-4o, Gemini, and…
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.
Selection of appropriate imaging sequences protocols for cranial magnetic resonance imaging (MRI) is crucial to address the medical question and adequately support patient care. Inappropriate protocol selection can compromise diagnostic accuracy, extend scan duration, and increase the risk of misdiagnosis. Typically, radiologists determine scanning protocols based on their expertise, a process that can be time-consuming and subject to variability. Language models offer the potential to streamline this process. This study investigates the capability of bidirectional encoder representations from
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.
Large language models are increasingly used in nursing documentation and education, but their value for child and adolescent psychiatric-mental health nursing care planning remains uncertain. This cross-sectional comparative text-analysis study evaluated care-plan texts generated by ChatGPT, Gemini, and DeepSeek. Thirty child and adolescent psychiatric-mental health nursing diagnoses were entered using a standardized prompt, producing 90 care plans. Text characteristics, reference accessibility, seven readability formulas from two calculators, DISCERN scores, and reliability indicators were su…
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) models are being increasingly integrated into clinical care. Moreover, the availability of publicly accessible AI resources makes them attractive to patients seeking clinical information. Little is known regarding the use of large language models as patient resources for navigating major cancer diagnoses.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the content, readability, and safety of ChatGPT (OpenAI; GPT-4o)-generated responses to common perioperative queries about hepatic, pancreatic, and colon cancers.
METHODS: A 28-question survey was developed bas…
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.
PURPOSE OF REVIEW: Constrictive pericarditis is a complex disease whose distinction from clinical mimickers remains challenging yet critical … diac computed tomography (CT)-for automated pericardial thickening and calcification quantification-large language models (LLMs) in cardiac magnetic resonance interpretation, and deep learning electrocardiogram analysis.
SUMMARY: Applications of AI for diagnosis of constrictive pericarditis are being studied across multiple imaging modalities, but remain in early stag …
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.
Deciphering how human T cells recognise peptide-HLA (pHLA) complexes underpins next-generation vaccines and personalised immunotherapies, yet extreme sequence diversity and paired-chains interdependence still hamper reliable in silico prediction of T-cell receptor (TCR) specificity. To overcome these hurdles, we built TCRBinder, a paired-chain-aware deep model with a multi-branch encoder that routes each molecular component through dedicated transformer-based modules to capture contextual signals in both HLA pseudo-sequences and antigenic peptides while simultaneously processing the TCR [Formu
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.
Academic psychiatry : the journal of the American Association of Directors of Psychiatric Residency Training and the Association for Academic Psychiatry2026eng
OBJECTIVE: To assess whether object relations theory (ORT) formulations generated by large language models (LLMs) enhance resident education in psychodynamic psychiatry.
METHODS: This institutional review board (IRB)-approved observational study was conducted at a single academic program from January to March 2025. Eleven postgraduate year (PGY) 3 and 4 residents submitted de-identified psychotherapy case narratives to a GPT-4 model using a standardized ORT prompt. Residents evaluated accuracy, clarity, and educational value using a 10-item, 5-point Likert scale and provided free-text feedbac…
СтатьяНаблюдательное 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.
Generative AI is rapidly entering patient education workflows, yet its safety profile for concussion management remains undefined. Utilizing the CHART framework, this cross-sectional audit assessed five platforms, specifically isolating retrieval-augmented generation (RAG) architectures against standard pre-trained Large Language Models (LLMs). We extracted 11 high-volume patient queries from Google Trends and administered them via a zero-shot protocol. Two blinded neurosurgeons then scored the outputs against the 2023 Amsterdam Consensus Statement using four validated instruments: DISCERN and…
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 cross-sectional study aimed to evaluate the quality, understandability, actionability, and readability of patient-oriented information generated by ChatGPT regarding overactive bladder (OAB). A total of 32 frequently asked patient questions related to OAB were categorized into 6 domains, including general information, diagnosis, lifestyle and behavioral management, medical treatment, minimally invasive treatments, and surgical treatment, and submitted to ChatGPT-4o. The responses were evaluated independently by 2 researchers using the DISCERN instrument to assess information quality and t
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.
INTRODUCTION: The management of rectal adenocarcinoma requires navigation of complex, branching guideline pathways encompassing neoadjuvant sequencing, surgical approach, organ preservation, and surveillance, yet real-world guideline adherence remains as low as 60-70%. The ability of current-generation large language models (LLMs) to accurately navigate these decision points has not been fully characterized.
METHODS: In this cross-sectional, vignette-based study, 135 clinical questions were constructed from 45 pages of NCCN Rectal Cancer Guidelines (Version 4.2024). ChatGPT-4o was queried usi…
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: Pediatric eye diseases, especially myopia and other refractive errors as well as binocular vision disorders, have evolved into a pressing global public health concern. Effective caregiver-targeted eye health education is crucial for the early prevention and long-term management of these conditions. However, conventional educational approaches often struggle to deliver actionable and accessible guidance. Emerging artificial intelligence (AI) technologies, particularly large language models (LLMs), present novel opportunities to address this gap.
METHODS: A mixed-methods design was …
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.
ChatGPT is increasingly consulted for vaccine information, but demographic variation in recommendation framing is understudied. We audited ChatGPT-4o (1-2 May 2025) using 720 prompt instances from 156 coded seed prompts: one eligibility anchor and 12 misconception-based prompts across six age bands and two sex framings, each with 4-5 lexical variants. Replies were classified as presumptive, strong, shared decision-making, or recommend-against. Bayesian mixed-effects logistic models were fitted at the seed-prompt cluster level, with sex, age band, and their interaction as fixed effects and rand
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 rising demand for elderly care amid ongoing nursing shortages has highlighted the limitations of conventional alert systems, which frequently generate excessive alerts and contribute to alarm fatigue. The objective of this study is to develop a hybrid, context-aware nurse alerting framework for long-term care (LTC) facilities that minimizes redundant alarms, reduces alarm fatigue, and enhances patient safety and caregiving balance during multi-person care scenarios such as mealtimes. To do so, we aimed to intelligently suppress, delay, and validate alerts by integrating rule-based logic wi
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: Large language models (LLMs) are becoming increasingly important as they are being used more frequently for providing medical information. Our aim is to evaluate the effectiveness of electronic artificial intelligence (AI) large language models (LLMs), such as ChatGPT-4, BingAI, and Gemini in responding to patient inquiries about retinopathy of prematurity (ROP).
METHODS: The answers of LLMs for fifty real-life patient inquiries were assessed using a 5-point Likert scale by three ophthalmologists. The models' responses were also evaluated for reliability with the DISCERN instrumen…
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.
To explain how the human brain represents and organizes meaning, many theoretical and computational language models have been proposed over the years, varying in their underlying computational principles and in the language samples based on which they are built. However, how well they capture the neural encoding of lexical semantics remains elusive. We used representational similarity analysis (RSA) to evaluate to what extent three models of different types explained neural responses elicited by word stimuli: an External corpus-based word2vec model, an Internal free word association model, and
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.
Biologically informed deep neural networks, which connect input layer to hidden layers based on genepathway relationship have gained popularity in recent years. However, most existing methods do not incorporate protein-protein interactions (PPI) and protein-DNA interactions (PDI) in their designs. In this study, we introduce BioLM-NET, a deep learning-based framework that fuses single cell or bulk gene expression data and DNA methylation data with prior biological knowledge including Protein- Protein Interactions (PPI), Protein-DNA Interactions (PDI). BioLM-NET also aggregates latent represent
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.
Human word concept learning leverages prior knowledge to generalize from limited exemplars, yet its neural implementation remains unclear. W … g for novel shapes without benefit from the NBM, consistent with prior-free associative mechanisms. Large language models showed weaker alignment with human generalization patterns. These findings dissociate prior-based cortical inference from hippocampal exemplar-associative learning, providing a neural instantiation of Bayesian concept acquisition and clarifying the …
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 study evaluates the effectiveness of large language models (LLMs), specifically Claude Sonnet 4.0 and ChatGPT 4.1, for analyzing formative feedback to support student-centered learning (SCL). In large courses, instructors often struggle to promptly review and synthesize student input. We used a low-stakes task: analyzing 63 anonymous student responses to a Muddiest Point prompt in a human physiology class after a lecture on respiratory physiology. Across 20 runs, both LLMs consistently identified "Ventilation and Lung Mechanics" as the most frequent area of confusion, aligning with human …
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.
Protein language models (PLMs) capture features of protein three-dimensional structure from amino acid sequences alone, without requiring multiple sequence alignments (MSA). The concepts of grammar and semantics from natural language have been suggested to have the potential to capture functional properties of proteins. Here, we investigate how these representations enable assessment of variation due to mutation. Applied to the SARS-CoV-2 spike protein via in silico deep mutational scanning (DMS), the PLM ESM-2 captures evolutionary constraints directly from sequence context, recapitulating wh
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