BACKGROUND: Young adult cancer survivors (ages 18-39) often experience persistent treatment-related symptoms that negatively affect daily functioning, psychosocial well-being, and quality of life, yet report unmet educational needs for symptom management. Generative artificial intelligence (AI) technologies, such as large language model-powered chatbots, offer scalable, personalized, and empathetic symptom support but remain largely untested in young adults' survivorship care.
OBJECTIVE: This qualitative descriptive study explored young adult cancer survivors' perspectives, preferences, and e
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.
Large language models are increasingly applied in medical education, but their role in clinical pathology remains uncertain. We conducted a prospective evaluation during the 2024-2025 academic year using GPT-4 with a standardized prompting protocol to generate multiple-choice questions for pathology resident education in clinical chemistry, hematopathology, clinical microbiology, molecular pathology, bioinformatics, and transfusion medicine. Faculty experts scored items for clarity and accuracy on a 1-5 scale and assigned a disposition of kept as is, kept but edited, or discarded. Of 260 items…
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 OF REVIEW: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed cancer therapy, producing durable responses across multiple malignan … large-scale clinical and real-world data. Natural language processing, machine learning models, and large language models show potential for extracting medication exposure, predicting adverse events, and supporting clinical decision-making. Most AI applications remain at an early stage, with limited external validation and uncertain clinical utility. Future research sh …
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.
To attain native-like proficiency in second-language word usage, learners have to discover intricate semantic categories in the target language. We investigated the factors influencing the development of two aspects of second-language learners' semantic categories: the category center and category boundary of word meanings. In the experiment, second-language learners of Japanese, whose first language is Mandarin, were asked to produce the best verb for 28 videos depicting various cutting and breaking events. Descriptive analyses were conducted to compare the verb patterns used by second-langua
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.
This retrospective, single-center study aimed to assess the diagnostic performance and agreement of two large language models (LLMs), ChatGPT-4 Turbo (OpenAI) and Llama 3 (Meta AI), in assigning Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) scores to prostate MRI reports and to compare their performance with two abdominal radiologists. Structured prostate MRI reports (n = 500) obtained between January and December 2022, with original PI-RADS scores removed, were processed with LLMs using a standardized prompt to extract PI-RADS version 2.1 scores. Two abdominal radiologists independentl…
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Lymphedema care requires multidisciplinary collaboration, substantial documentation, and interfacility communication. Large language models, including ChatGPT, may streamline these processes and support team-based care; however, concerns remain regarding accuracy, privacy, and governance.
METHODS: We conducted a cross-sectional, anonymous survey at a lymphedema specialty clinic in Tokyo 24 months after ChatGPT implementation (May 2023), following STROBE guidelines. All staff (N = 12; physicians, nurses, therapists, and administrative staff; mean age 39.6 y) participated. Responses…
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 AND PURPOSE: The ability of large language models (LLMs) such as ChatGPT and Gemini to respond accurately to sports surgery-related patient questions remains unknown. This study aimed to compare the responses of ChatGPT and Gemini regarding anterior cruciate ligament (ACL) and meniscal injuries with the American Academy of Orthopaedic Surgeons (AAOS) Evidence-Based Clinical Practice Guidelines (CPGs) recommendations.
METHODS: We queried ChatGPT and Gemini with questions based on statements from the AAOS CPGs for ACL and meniscus injuries. Responses were classified by two reviewers …
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: During the COVID-19 pandemic, the continuous spread of misinformation on the internet posed an ongoing threat to public trust an … methods were evaluated on the test set, including the fuzzy rank-based method and state-of-the-art large language models. Experimental results reveal that language models, particularly XLNet, outperform traditional approaches that combine term frequency-inverse document frequency features with support vector machine or utilize deep models like HAN. The evaluation metr …
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.
Developing generalist foundation model has recently attracted tremendous attention in the field of AI for Medicine, which requires open-source medical image datasets that incorporate diverse supervision signals across various imaging modalities. In this paper, we introduce RadGenome-Chest CT, a comprehensive, large-scale, region-guided 3D chest CT interpretation dataset based on CT-RATE. Specifically, we leverage the latest powerful universal segmentation model and large language models, to extend the original datasets from the following aspects: organ-level segmentation masks covering 197 cat…
СтатьяDatasetПоддержка 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.
BACKGROUND: Variability in poststroke language outcomes remains insufficiently explained by established clinical system neuroscience concepts. This study examined whether damage to neurotransmitter-informed structural networks is associated with poststroke language impairment.
METHODS: Two openly available cohorts of patients with left-hemispheric stroke were analyzed: the Washington Stroke Cohort (St. Louis), including patients after a first symptomatic stroke (acute phase), and the Aphasia Recovery Cohort (South Carolina), focusing on chronic recovery. Language performance was assessed cros
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: Multimodal large language models (LLMs) have the potential to transform dental learning and decision-making by addressing multimodal dental inquiries that integrate text, images, and analytical data. The purpose of this study was to evaluate the performance of various multimodal LLMs in responding to multimodal dental queries and to identify factors influencing their performance.
MATERIALS AND METHODS: Four multimodal LLMs (ChatGPT-4V, Claude 3 Sonnet, Microsoft 365 Copilot 2024, and Google Gemini 1.5 Pro) were evaluated based on their correct answers and passing margin for the Int…
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: Although many white matter tracts underlying language functions have been identified, even in aggregate they do not provide a sufficiently detailed and expansive picture to enable us to fully understand the computational processes that might underly language production and comprehension. We employed diffusion tensor tractography (DTT) with a tensor distribution model to more extensively explore the white matter tracts supporting core language functions. Our study was guided by hypotheses stemming largely from the aphasia literature.
METHODS: We employed high angular resolution d
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.
Audio large language models (Audio LLMs) demonstrate strong performance on speech understanding tasks, yet their ability to understand paralinguistic information remains limited. To systematically quantify this issue, we introduce VoxParadox, an adversarial benchmark with 2,000 verified examples, spanning 10 paralinguistic tasks, created with controlled speech synthesis to intentionally mismatch transcript claims and speaking style, enabling direct measurement of speech paralinguistic understanding. Evaluation of a diverse set of Audio LLMs reveals consistently low accuracy on acoustic ground …
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.
When humans and large language models (LLMs) process the same text, activations in the LLMs correlate with brain activity measured, e.g., using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Moreover, it has been shown that, as the training of an LLM progresses, the performance in predicting brain activity from its internal activations improves more in the left hemisphere than in the right one. The aim of the present work is to understand which kind of competence acquired by the LLMs underlies the emergence of this left-right asymmetry. Using the OLMo-2 7B language model at various training che…
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.
Recent advancements in multi-modal large language models (MLLMs) have shown strong potential for 3D scene understanding. However, existing methods struggle with fine-grained object grounding and contextual reasoning, limiting their ability to interpret and interact with complex 3D environments. In this paper, we present Chat-Scene++, an MLLM framework that represents 3D scenes as context-rich object sequences. By structuring scenes as sequences of objects with contextual semantics, Chat-Scene++ enables object-centric representation and interaction. It decomposes a 3D scene into object represen…
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.
With the increasing accessibility of large language models to the public, questions arise about whether, and under what conditions, social-emotional interactions with artificial intelligence (AI) can lead to human-like relationship building. Across two double-blind randomised controlled studies with pre-registered analyses, 492 participants engaged in dyadic online interactions using a modified, text-based version of the 'Fast Friends Procedure' (a method designed to enable rapid relationship building), with pre-generated responses by either human partners or a minimally prompted large languag…
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.
Trustworthy artificial intelligence (TAI) will transform telehealth by providing safe, transparent, and ethically compliant systems that enhance clinician decision-making and patient relationships. This systematic review examines how TAI and large language models (LLMs), including large language model meta ai (LLaMA), can be integrated into telehealth systems, their role in optimizing e-consultation workflows, and their capacity to support personalized care through data collected by wearable biosensors and biological microelectromechanical systems (BioMEMS). These devices monitor physiological…
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.
Languages vary in their complexity; caregivers vary in the way they structure their communicative interactions with children; and boys and girls can differ in their language skills. Using a multilevel modelling approach, we explored how these factors influence the path of language acquisition for young children growing up around the world (mean age 2-years 9-months; 56 girls). Across 43 different sites, we analysed 103 mother-child pairs who spoke 3,170,633 utterances, 16,209,659 morphemes, divided across 20 different languages: Afrikaans, Catalan, Cantonese, Danish, Dutch, English, Farsi, Fre
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.
Flooding poses a significant and growing challenge globally, threatening infrastructure, livelihoods, and public safety. However, current methods for detecting floods are limited in their spatiotemporal granularity and inequitable in their coverage. Here, we propose BayFlood, a method for fine-grained urban flood detection that identifies flooded street scenes in large-scale dashboard camera datasets using a vision-language model. We leverage the ability of modern vision-language models to identify floods even without large labeled datasets, which are typically unavailable. We comprehensively
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.
Plant-virus protein-protein interactions (PPIs) play crucial roles in viral infection and host immune responses. However, large-scale experimental characterization of plant-virus PPIs is costly and labor-intensive, suggesting the need to develop computational methods. Recent advances in biological sequence language models are offering unprecedented opportunities to develop machine learning-based plant-virus PPI predictors. In this study, we collected publicly available PPI data between Arabidopsis thaliana (A. thaliana) and viruses, establishing a robust dataset for method development. Based o
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