BACKGROUND: The transformer architecture in deep learning has revolutionized protein sequence analysis. Recent advancements in protein language models have paved the way for significant progress across various domains, including protein function and structure prediction, multiple sequence alignments, and mutation effect prediction. A protein language model is commonly trained on individual proteins, ignoring the interdependencies between sequences within a genome. However, biological understanding reveals that protein-protein interactions span entire genomic regions, underscoring the limitatio
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.
Toxicology has traditionally relied on in vivo animal studies and in vitro assays to assess the safety of drugs, chemicals and environmental … on is inconsistently reported, endpoint-specific models struggle to generalise and hallucination in large language models poses unresolved regulatory risks. AI is becoming an increasingly important component of toxicological science, although its readiness for routine application varies substantially across methods and endpoints. Realising this potential requires adher …
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.
INTRODUCTION: The growing scarcity of effective antifungal agents, coupled with rising drug‑resistance, creates an urgent demand for novel therapeutics. Recent advances in artificial intelligence (AI) have opened new avenues for accelerating small‑molecule discovery, offering a promising strategy to meet this challenge.
OBJECTIVES: This study aimed to develop an AI-driven pipeline capable of rapidly generating biologically active inhibitors targeting antifungal proteins and to evaluate the therapeutic potential of the resulting candidates.
METHODS: We developed a diffusion-based generative p
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The biological functions of many proteins rely on interconversions between multiple conformations occurring at microsecond to millisecond (µs-ms) timescales. A lack of standardized, large-scale experimental data has hindered obtaining a more predictive understanding of these motions. Here, after curating over 100 nuclear magnetic resonance (NMR) relaxation datasets, we found that an observable for µs-ms dynamics may have been overlooked. Millisecond dynamics can cause NMR signals to broaden beyond detection, leaving some residues not assigned in the chemical shift datasets of around 10,000 pro
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.
Large language models (LLMs) have expanded the capabilities of AI and created new opportunities in medicine. To promote the development of safe and innovative digital health tools, there must be public biosignals datasets that encourage research and provide benchmarks. Multiple current examples involve data use agreements that restrict LLM studies. This work presents recommendations to ensure that public releases of biosignals data can ethically facilitate LLM research efforts.
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Researchers commonly use automated solutions such as Natural Language Processing (NLP) systems to extract clinical information from large volumes of unstructured data. However, clinical text's poor semantic structure and domain-specific vocabulary can make it challenging to develop a one-size-fits-all solution. Large Language Models (LLMs), such as OpenAI's Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3), offer a promising solution for capturing and standardizing unstructured clinical information. This study evaluated the performance of InstructGPT, a family of models de…
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 Perspective introduces 'Hang Hao Meng', an AI-powered sleep health expert agent for comprehensive patient management. Leveraging large language models, multimodal analytics, and a digital-human interface, it delivers end-to-end services from screening to personalized treatment. Deployed at scale, the agent has provided triage for over four million individuals and completed 90,000+ screenings, demonstrating a scalable model for enhancing accessibility and personalized care in sleep medicine.
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.
The large language models (LLMs) represent a technology that has not yet seen widespread use. In addition to the automatic transcription of doctor-patient conversations, these tools will be able to support doctors in diagnosis and improve communication between doctors and patients. Their large-scale adoption is still limited due to concerns about sharing sensitive data, a lack of digital literacy, and the need to build new processes in clinical routines. To fully realize their potential, it is essential to train healthcare personnel on the functionalities of LLMs and to promote interdisciplina…
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 paper explores the feasibility of employing small language models (SLMs) on edge devices powered by batteries in environments with limited/no internet connectivity. SLMs in fact offer significant advantages in such scenarios due to their lower resource requirements with respect to large language models. The use case in this study is maritime navigation-in particular, the documentation on Sailing Directions (Enroutd) of the World Port Index (WPI) provided by the National Geospatial-Intelligence Agency (NGA), which provides information that cannot be shown graphically on nautical charts 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.
Protecting patient confidentiality is central to enabling research using electronic health records. Automated text de-identification offers a scalable alternative to manual redaction. However, different approaches vary in accuracy and adaptability. We evaluated four transformer-based, task-specific models and five large language models on 3,650 clinical records spanning general and specialty datasets from a UK hospital group. Records were dual-annotated by clinicians, allowing precise comparison of performance. The Microsoft Azure de-identification service achieved the highest F1 score, approa…
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 paper focuses on ad hoc teamwork, the problem of enabling an AI agent to collaborate with other agents without prior coordination. Methods considered state of the art for ad hoc teamwork formulate it primarily as a learning problem, using a large labeled dataset of different situations to model the action choices of other agents (or agent types) and determine the actions of the ad hoc agent. Such datasets are not readily available in practical domains, and these methods lack transparency and make it difficult to rapidly revise existing knowledge (or models) in response to changes in the d
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.
Multimodal (MM) algorithms and foundation models have shown strong potential for automated skin lesion analysis in dermatology, however, their translation to clinical practice is hindered by the limited availability of large, high-quality image-text datasets. Most public dermatology datasets are small, unimodal, and paired with heterogeneous labels and metadata, restricting effective model development. Large Language Models (LLMs) provide an opportunity to synthesize clinical notes from existing unimodal datasets, but their application is limited by hallucinations that can hinder MM training. …
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) has been progressively incorporated into the clinical analysis laboratory, optimizing data management, detection of complex patterns, and image-based diagnostic support. Among emerging tools, Large Language Models (LLMs) represent a significant advance by enabling natural language processing for clinical, analytical, and academic tasks. However, their performance is heterogeneous and depends on model architecture, training, and contextual fine-tuning. Objective: To compare the performance of eight openly accessible large language models (LLMs) applied…
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: No large dataset-derived standard has been established for normal or pathologic human cerebral ventricular and cranial vault volumes. Automated volumetric measurements could be used to assist in diagnosis and follow-up of hydrocephalus or craniofacial syndromes. In this work, we use deep learning algorithms to measure ventricular and cranial vault volumes in a large dataset of head computed tomography (CT) scans.
METHODS: A cross-sectional dataset comprising 13,851 CT scans was used to deploy U-Net deep learning networks to segment and quantify lateral cerebral ventricular and cra
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.
How the lateralized language network and its functions emerge with early auditory experiences remains largely unknown. Here, early auditory development is examined using repeated optical imaging for cochlear implanted (CI) toddlers with congenital deafness from onset of restored hearing to around one year of CI hearing experiences. Machine learning models are constructed to resolve how functional organization of the bilateral language network and its sound processing support the CI children's post-implantation development of auditory and verbal communication skills. Behavioral improvement is p
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: Office workers accumulate most of their waking h in sedentary behavior, yet scalable personalized occupational-health advice remains limited, and the quality of large language model (LLM)-based tools in this domain has not been rigorously examined.
OBJECTIVE: This study evaluated whether a domain-specialized chatbot system for providing health advice on sedentary behavior, integrating retrieval augmentation, a curated corpus, and safety guardrails, performs better than a general-purpose LLM and static educational materials.
METHODS: A sequential explanatory mixed-methods design w
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: Surgical decision-making in low back pain requires balancing diagnostic uncertainty, asymmetric risk and guideline adherence, particularly when distinguishing non-specific conditions from pathologies warranting timely surgical referral. As large language models (LLMs) are increasingly considered as decision-support tools, their reliability in guideline-concordant surgical triage requires systematic evaluation.
OBJECTIVE: To assess and compare the performance of two LLMs (GPT and Gemini) in guideline-adherent surgical decision-making across a range of lumbar spine presentations.
M…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Large language models may help radiologists apply increasingly complex imaging guidelines, but their safety and clinical usefulness as decision-support tools in abdominal radiology remain uncertain. We evaluated the usefulness, potential harm, guideline concordance, and triage performance of Gemini across different levels of case difficulty.
MATERIALS AND METHODS: In this expert-based cross-sectional study, 200 synthetic, guideline-based abdominal radiology cases were created by consensus across four domains: adrenal, renal, liver, and pancreatic lesions (50 cases ea…
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.
Mixed Reality (MR) environments are reshaping education by fostering engagement and motivation. Within such environments, Intelligent Virtual Agents (IVAs) can serve as personalized guides, tutors, or collaborative partners. In this research, we present a novel IVA for education that perceives the learner's environment, adapts its guidance to their progress, and interacts with both the learner and the real world. Our multimodal IVA integrates speech capabilities powered by large language models (LLMs) with computer vision for dynamic scene understanding, allowing it to converse naturally with …
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/OBJECTIVES: General-purpose large language models (LLMs) have substantial limitations, including fabricated references and inconsistent concordance with evidence-based clinical practice guidelines (CPGs). OpenEvidence (OE) (Cambridge, MA) is a retrieval-augmented generation (RAG) platform designed to provide accurate, evidence-based, citation-supported answers. This study assessed the concordance, quality, and citation characteristics of OE responses to the 2022 American Academy of Orthopaedic Surgeons (AAOS) CPG for anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). It was hypothe…
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.
MedElevator
Войти в исследования