BACKGROUNDFXLEARN, the first-ever large multisite trial of effects of disease-targeted pharmacotherapy on learning, was designed to explore a paradigm for measuring effects of mechanism-targeted treatment in fragile X syndrome (FXS). In FXLEARN, the effects of metabotropic glutamate receptor type 5 (mGluR5) negative allosteric modulator (NAM) AFQ056 on language learning were evaluated in 3- to 6-year-old children with FXS, expected to have more learning plasticity than adults, for whom prior trials of mGluR5 NAMs have failed.METHODSAfter a 4-month single-blind placebo lead-in, participants wer
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Treatment recommendation systems in psychiatry perform suboptimally, largely due to low individual-level predictability from conventional clinical predictors. We argue that language captured through clinical interviews and electronic health records provides a rich, workflow-native substrate for estimating individualized treatment effects. We highlight opportunities for language-informed systems using modern language models and outline key challenges that must be addressed for safe and scalable deployment.
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: To evaluate OcularChat, an age-related macular degeneration (AMD)-specific multimodal large language model for interpreting color fundus photographs.
METHODS: A general-purpose multimodal large language model was fine-tuned using 705,850 simulated patient-physician dialogues paired with 46,167 AREDS images, then tested on separate AREDS and AREDS2 datasets.
RESULTS: In AREDS, OcularChat correctly classified advanced AMD, pigmentary abnormalities, and drusen size in 95.4%, 84.9%, and 67.8% of images, respectively. Retina specialists rated its responses more highly than those of the 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.
OBJECTIVES: Large language models (LLMs) are increasingly used for health advice, but evidence on how performance varies across languages, topics and sources remains limited. We assess linguistic and contextual variation in Artificial Intelligence (AI) health-claim verification.
METHODS: We evaluated seven widely accessible LLMs using UK and European Union (EU) health-claim registers and 9088 journalist-vetted PUBHEALTH claims. The register-language analysis used authorised entries translated into 21 languages; status-labelled UK/EU extensions added non-authorised entries for diagnostic check…
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.
Chronic disease management requires continuous monitoring, lifestyle modification and therapy adherence, thus requiring constant support from healthcare professionals. Chatbots have proven to be a promising approach for engaging patients in managing their health condition at home and for offering continuous assistance by being readily available to answer questions. While large language models offer an impressive solution for chatbot implementation, third-party systems raise privacy concerns, and computational requirements limit small-scale deployment. We address these challenges by developing …
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) such as Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) excel at interpreting unstructured data from public sources, yet are limited when responding to queries on private repositories, such as electronic health records (EHRs). We hypothesized that prompt engineering could enhance the accuracy of LLMs for interpreting EHR data without requiring domain knowledge, thus expanding their utility for patients and personalized diagnostics.
METHODS: We designed and systematically tested prompt engineering techniques to improve the ability of LLMs to interpret…
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 including GPT-4 (OpenAI) have opened new avenues in health care and qualitative research. Traditional qualitative methods are time-consuming and require expertise to capture nuance. Although large language models have demonstrated enhanced contextual understanding and inferencing compared with traditional natural language processing, their performance in qualitative analysis versus that of humans remains unexplored.
OBJECTIVE: We evaluated the effectiveness of GPT-4 versus human researchers in qualitative analysis of interviews with patients with adult-acquir…
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.
The potential of large language models (LLMs) in medical applications is significant, and Retrieval-augmented generation (RAG) can address the weaknesses of these models in terms of data transparency and scientific accuracy by incorporating current scientific knowledge into responses. In this study, RAG and GPT-4 by OpenAI were applied to develop GuideGPT, a context aware chatbot integrated with a knowledge database from 449 scientific publications designed to provide answers on the prevention, diagnosis, and treatment of medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ). A comparison was ma…
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.
Computational prediction of intrinsic disorder in protein sequences is an impactful and growing research area, recently infused with deep learning and protein language models, prompting the need to assess the impact of these advancements. We systematically surveyed 128 disorder predictors, many of which are accurate, and some that have been cited thousands of times. We demonstrated that recent methods utilizing protein language models outperform those that do not, particularly when combined with deep learning, yielding substantial gains in predictive quality. We place these observations within
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.
Adverse drug events (ADEs) in pediatric populations pose significant public health challenges, yet research on their detection and monitorin … pretation. These challenges could be addressed with recent advances in transformer-based models and large language models (LLMs), unlocking the use of EHR data at scale for pediatric pharmacovigilance.
СтатьяПрепринтПолный 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.
Adverse drug events (ADEs) in pediatric populations pose significant public health challenges, yet research on their detection and monitorin … pretation. These challenges could be addressed with recent advances in transformer-based models and large language models, unlocking the use of EHR data at scale for pediatric pharmacovigilance.
СтатьяScoping ReviewПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Stroke-related impairment remains a leading cause of long-term disability, limiting individuals' ability to perform daily activities. While wearable sensors offer scalable monitoring solutions during rehabilitation, they struggle to distinguish functional from non-functional movements, and manual annotation of sensor data is labor-intensive and prone to inconsistency. In this paper, we propose a novel framework that uses large language models (LLMs) to generate activity descriptions from video frames of therapy sessions. These descriptions are aligned with concurrently recorded accelerometer s…
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 transforming speech-language pathology (SLP) and dysphagia management, offering innovative solutions for ass … gional datasets hamper widespread implementation. Our pilot study evaluating commercially available large language models for rehabilitation planning demonstrates their potential utility in generating structured therapy activities, especially in resource-constrained settings. While AI shows promise in enhancing clinical workflows and expanding service delivery, the evi …
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.
BackgroundSocial work notes provide a multifaceted narrative of a patient's cancer journey. Topic modeling is a computational technique that … sets, with disagreements adjudicated by a third reviewer. Given the same sentences and keywords, 3 large language models independently labelled each cluster. Finally, human-generated and large language model-generated labels were harmonized.ResultsTopic modeling of social work notes revealed 15 topics, classified into 3 distinct subthemes: (1) social worker assessment …
Полный текст 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.
The accurate prediction of adverse drug reactions (ADRs) is essential for comprehensive drug safety evaluation. Pre-trained deep chemical language models have emerged as powerful tools capable of automatically learning molecular structural features from large-scale datasets, showing promising capabilities for the downstream prediction of molecular properties. However, the performance of pre-trained chemical language models in predicting ADRs, especially idiosyncratic ADRs induced by marketed drugs, remains largely unexplored. In this study, we propose MoLFormer-XL, a pre-trained model for enco
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.
Opioid related aberrant behaviors (ORABs) present novel risk factors for opioid overdose. This paper introduces a novel biomedical natural language processing benchmark dataset named ODD, for ORAB Detection Dataset. ODD is an expert-annotated dataset designed to identify ORABs from patients' EHR notes and classify them into nine categories; 1) Confirmed Aberrant Behavior, 2) Suggested Aberrant Behavior, 3) Opioids, 4) Indication, 5) Diagnosed opioid dependency, 6) Benzodiazepines, 7) Medication Changes, 8) Central Nervous System-related, and 9) Social Determinants of Health. We explored two st
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.
Speech disorders are highly prevalent in the preschool years, but frequently resolve. The neurobiological basis of the most persistent and severe form, apraxia of speech, remains elusive. Current neuroanatomical models of speech processing in adults propose two parallel streams. The dorsal stream is involved in sound to motor speech transformations, while the ventral stream supports sound/letter to meaning. Data-driven theories on the role of these streams during atypical speech and language development are lacking. Here we provide comprehensive behavioural and neuroimaging data on a large nov
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.
BACKGROUND: Viral hepatitis is a major global public health problem that affects millions of people; therefore, accurate and accessible information is essential for both the general public and non-specialist healthcare providers to correctly understand, prevent, and manage the disease. This study evaluated four large language models (LLMs)-Gemini-2.0, Claude-3.5-sonnet, ChatGPT-4.5, and ChatGPT-4-and compared their responses to viral hepatitis-related questions to assess differences in performance across models.
METHODS: This comparative evaluation study, conducted at Nanjing Drum Tower Hospi…
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.
OBJECTIVE: As the world's population ages, nursing homes are of increasing importance. In order to care for a growing number of older adults, intelligent technologies are needed. Artificial Intelligence can be utilised to enhance palliative care in nursing homes. However, the data needed to train artificially intelligent agents is lacking within this sensitive domain due to privacy issues. Therefore, it is difficult for researchers to develop technological solutions. With the advent of large language models, such as ChatGPT, new text generation methods are made possible using limited data. In …
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.
Abdominal computed tomography angiography (CTA) aneurysm analysis requires simultaneous localization, measurement, and anatomical attribution of multiple candidate lesions across a continuous three-dimensional vascular network, followed by translation of these findings into clinically reviewable CTA report drafts. Existing automated approaches largely focus on segmentation, measurement, or candidate detection, whereas direct large language model (LLM) interpretation of CTA images remains vulnerable to factual errors, hallucinations, and safety concerns. We propose an evidence-constrained large
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