Driven by large language models, AI agents are transforming drug discovery, enabling AI to break free from task-specific tools and advance toward the vision of autonomous virtual scientists. This perspective reviews applications across the R&D lifecycle. To evaluate system maturity, we introduce a 6-level "Spectrum of Agentic Autonomy." We advocate for novel evaluation paradigms centered on full-chain traceability and outline adoption barriers, positioning AI agents as pragmatic scientist-in-the-loop co-pilots.
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.
BACKGROUND: General-purpose large language models (LLMs) often lack specialized knowledge for cleft lip and palate (CLP), limiting clinical utility. Accessible, accurate, and affordable AI tools could potentially supplement existing educational resources for clinicians and patients.
OBJECTIVE: To develop and evaluate CLP-generative pre-trained transformer (GPT), a parameter-efficient model fine-tuned for CLP, and to assess whether a smaller specialized model can achieve performance comparable to large generalist models for clinical deployment.
METHOD: We built a CLP dataset of 7815 validated…
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.
Emotion understanding is essential for building socially intelligent agents. Although recent multimodal large language models (MLLMs) have shown strong performance on this task, two key challenges remain: (i) spurious associations between emotions and irrelevant audiovisual cues (reasoning errors) and (ii) hallucination of audiovisual cues (perception errors) driven by text priors in the language model backbone. To quantify and understand these issues, we introduce EmoReAlM, a benchmark designed to evaluate MLLMs for cue-emotion associations, hallucinations and modality agreement. We then prop…
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.
Outcomes were to compare the accuracy of 2 large-language models-GPT-4o and o3-Mini-against medical-student performance on otolaryngology-focused, USMLE-style multiple-choice questions. With permission from AMBOSS, we extracted 146 Step 2 CK questions tagged "Otolaryngology" and stratified them by AMBOSS difficulty (levels 1-5). Each item was presented verbatim to GPT-4o and o3-Mini through their official APIs; outputs were scored correct/incorrect. Historical, de-identified student responses to the same items served as the comparator. Accuracy (%) was calculated per difficulty tier. Group dif
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
PURPOSE OF REVIEW: Artificial intelligence (AI) offers a new frontier for aiding in the management of both acute and chronic pain, which may potentially transform opioid prescribing practices and addiction prevention strategies. In this review paper, not only do we discuss some of the current literature around predicting various opioid-related outcomes, but we also briefly point out the next steps to improve trustworthiness of these AI models prior to real-time use in clinical workflow.
RECENT FINDINGS: Machine learning-based predictive models for identifying risk for persistent postoperative
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.
INTRODUCTION: The advent of large language models and their applications have gained significant attention due to their strengths in natural language processing.
METHODS: In this study, ChatGPT and DeepSeek are utilized as AI models to assist in diagnosis based on the responses generated to clinical questions. Furthermore, ChatGPT, Claude, and DeepSeek are used to analyze images to assess their potential diagnostic capabilities, applying the various sensitivity analyses described. We employ prompt engineering techniques and evaluate their abilities to generate high quality responses. We propo…
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.
Delirium is an acute decline or fluctuation in attention, awareness, or other cognitive function that can lead to serious adverse outcomes. Despite the severe outcomes, delirium is frequently unrecognized and uncoded in patients' electronic health records (EHRs) due to its transient and diverse nature. Natural language processing (NLP), a key technology that extracts medical concepts from clinical narratives, has shown great potential in studies of delirium outcomes and symptoms. To assist in the diagnosis and phenotyping of delirium, we formed an expert panel to categorize diverse delirium sy
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: There is considerable variability in the presentation of developmental language disorder (DLD). Disagreement amongst professionals about how to characterize and interpret the variability complicates both the research on understanding the nature of DLD and the best clinical framework for diagnosing and treating children with DLD. We describe and statistically examine three primary possible models for characterizing the variability in presentation in DLD: predictable subtypes; individual differences; and continuum/spectrum.
AIMS: To test these three models of DLD in a population-bas
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
STATEMENT OF PROBLEM: AI technology presents a variety of benefits and challenges for educators.
PURPOSE: To investigate whether ChatGPT and Google Bard (now is named Gemini) are valuable resources for generating multiple-choice questions for educators of dental caries.
MATERIAL AND METHODS: A book on dental caries was used. Sixteen paragraphs were extracted by an expert consultant based on applicability and potential for developing multiple-choice questions. ChatGPT and Bard language models were used to produce multiple-choice questions based on this input, and 64 questions were generated.
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.
Language is a key human faculty for communication and interaction that provides invaluable insight into the human mind. Previous work has dissected different linguistic operations, but the large-scale brain networks involved in language processing are still not fully uncovered. Particularly, little is known about the subdomain-specific engagement of brain areas during semantic, syntactic, phonological, and prosodic processing and the role of subcortical and cerebellar areas. Here, we present the largest coordinate-based meta-analysis of language processing including 403 experiments. Overall, l
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: Recovery from opioid use disorder (OUD) is a complex, nonlinear process involving substantial health, psychological, and social … transitions using fine-tuned RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) and open-source large language models (Llama-3.1-8B-Instruct and Qwen2.5-14B-Instruct) evaluated in zero-shot and few-shot settings.
RESULTS: Individuals in early-stage recovery used significantly more negative, painful, and passive language compared to those in later stages (P<.001). …
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 large language models (MLLMs) have recently extended from static image understanding to video comprehension, but representing videos as frame-level token sequences incurs substantial computational overhead. Existing visual token compression methods typically rely on uniform sampling or single-dimension redundancy modeling, making them less effective across diverse scene dynamics and textual inputs. To address this issue, we propose AdaCompVL (Adaptive Compression for Video-Language), a training-free adaptive compression framework that considers both scene dynamics and semantic relev…
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: Speech and language impairments, though often used interchangeably, are two very distinct types of challenges. A speech impairment may lead to impaired ability to produce speech sounds whilst communication may be affected due to lack of fluency or articulation of words. Consequently this may affect a person's ability to articulate may affect academic achievement, social development and progress in life. ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) is an open access AI (Artificial Intelligence) tool developed by Open AI® based on Large language models (LLMs) with the ability to respo…
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.
BACKGROUND: The decision to administer postoperative radioactive iodine therapy in differentiated thyroid cancer is evolving. Given the growing utility of large language models in medical decision-making, we hypothesize that artificial intelligence models can inform recommendations regarding postoperative radioactive iodine therapy.
METHODS: After institutional review board approval, demographic, operative, and pathologic details from 100 adult patients with differentiated thyroid cancer who underwent total thyroidectomy were retrospectively extracted. A comprehensive literature review was co…
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: In recent years, innovations in generative AI, in particular large language models (LLMs) in the form of AI chatbots, have found their way to the general public. First studies indicate a growing prevalence of individuals talking to AI chatbots about mental health-related topics; yet, knowledge of how, why, and which individuals are using these AI chatbots for their mental health is limited.
OBJECTIVE: This study aimed to provide insights into the use of AI chatbot-delivered mental health support.
METHODS: To do so, an online survey in 2 Belgian samples was conducted. A student sa…
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: Advanced ovarian cancer survivorship requires multidisciplinary coordination. As patients use large language models (LLMs) as clinical navigators, essential professional roles may be inconsistently represented. This study evaluates the comprehensiveness, professional attribution, and readability of LLM-generated survivorship plans.
METHODS: An algorithmic audit (N = 50) queried ChatGPT-5.1 using a standardized persona: a 58-year-old advanced ovarian cancer survivor. A dual-layer content analysis assessed nine guideline-derived domains, distinguishing explicit professional attribut…
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: This study evaluated the performance of ChatGPT, a multimodal large language model (LLM), in estimating dental age from panoramic radiographs (PRs) and compared its accuracy and reproducibility with those of the London Atlas (LA) method. METHODS: PRs of 620 healthy children aged 6 through 13 years were retrospectively analyzed. An experienced dentomaxillofacial radiologist estimated dental age using the LA, and the ChatGPT-4o model analyzed the same anonymized images to generate automated age predictions. Both methods were repeated after two weeks to assess intra-observer reliabili
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Traditional volume visualization (VolVis) methods, like direct volume rendering, suffer from rigid transfer function designs and high computational costs. Although novel view synthesis approaches enhance rendering efficiency, they require additional learning effort for non-experts and lack support for semantic-level interaction. To bridge this gap, we propose NLI4VolVis, an interactive system that enables users to explore, query, and edit volumetric scenes using natural language. NLI4VolVis integrates multi-view semantic segmentation and vision-language models to extract and understand semanti
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: Approximately 2 billion adults seek lifestyle modification to improve their health and well-being. However, because of cost and access barriers, only a tiny fraction receive gold-standard lifestyle modification programs led by trained coaches. Digital programs without human coaches are more disseminable but have limited efficacy. Recent advances in large language model (LLM) AI chatbots have the potential to revolutionize digital programs by emulating human coaches, offering a safe, low-cost, and scalable lifestyle modification intervention. Yet, no studies have developed and teste
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.
PURPOSE: To evaluate the ability of ChatGPT-5 to predict long-term anatomical and functional outcomes after full-thickness macular hole (FTMH) surgery, and to compare its performance with retinal specialists' predictions and real-world results.
METHODS: This retrospective study included 50 eyes of 50 patients undergoing pars plana vitrectomy for FTMH (2021-2024). Deidentified clinical summaries with preoperative demographics, ocular history, best-corrected visual acuity (BCVA), optical coherence tomography parameters, foveal B-scan optical coherence tomography images, and surgical details wer
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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