Despite robust preclinical evidence, many clinical trials, including several that targeted the purinergic system, fail to demonstrate efficacy in humans. Failure may stem from inability to accurately identify patient subgroups responding similarly to treatments. Here, we explore the potential of artificial intelligence to revolutionize how we group and classify patients in clinical studies. We introduce a new framework using Large Language Models-generated embeddings of detailed patient data, to create a semantic-aware latent space, enabling us to identify truly meaningful patients' clusters. …
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.
American journal of medical genetics. Part B, Neuropsychiatric genetics : the official publication of the International Society of Psychiatric Genetics2025eng
Dopaminergic and glutamatergic dysfunction, involving genes such as COMT and DAOA, is implicated in schizophrenia. However, large-scale studies examining their interactions on cognitive and symptomatic outcomes remain scarce. COMT rs4680 and DAOA rs947267 polymorphisms were measured in chronic schizophrenics (n = 758) and controls (n = 416), and cognition and psychiatric symptoms were assessed using the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) and the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). Both the dominant (OR = 0.582, p = 0.024) and heterozygous (OR =
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.
OBJECTIVE: Large language models like chat generative pre-trained transformer (ChatGPT) have found success in various sectors, but their application in the medical field remains limited. This study aimed to assess the feasibility of using ChatGPT to provide accurate medical information to patients, specifically evaluating how well ChatGPT versions 3.5 and 4 aligned with the 2012 North American Spine Society (NASS) guidelines for lumbar disk herniation with radiculopathy.
METHODS: ChatGPT's responses to questions based on the NASS guidelines were analyzed for accuracy. Three new categories-ove…
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 agents are emerging as powerful applications of large language models (LLMs), automating complex tasks and enabling scientific data exploration. However, their use in biomedical data analysis remains limited by the difficulty of handling specialized tools and multistep reasoning. Here we introduce BioMedAgent, a self-evolving LLM multi-agent framework, which learns to use diverse bioinformatics tools and chain them into executable workflows through interactive exploration and memory retrieval algorithms. It allows biomedical users to initiate tasks using natural 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.
Naturalistic electrocorticography (ECoG) data are a rare but essential resource for studying the brain's linguistic capabilities. ECoG offers a high temporal resolution suitable for investigating processes at multiple temporal timescales and frequency bands. It also provides broad spatial coverage, often along critical language areas. Here, we share a dataset of nine ECoG participants with 1,330 electrodes listening to a 30-minute audio podcast. The richness of this naturalistic stimulus can be used for various research endeavors, from auditory perception to semantic integration. In addition t
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Naturalistic electrocorticography (ECoG) data are a rare but essential resource for studying the brain's linguistic capabilities. ECoG offers high temporal resolution suitable for investigating processes at multiple temporal timescales and frequency bands. It also provides broad spatial coverage, often along critical language areas. Here, we share a dataset of nine ECoG participants with 1,330 electrodes listening to a 30-minute audio podcast. The richness of this naturalistic stimulus can be used for various research questions, from auditory perception to narrative integration. In addition to
СтатьяDatasetПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
A crucial aspect of bilingual communication is the ability to identify the language of an input. Yet, the neural and cognitive basis of this ability is largely unknown. Moreover, it cannot be easily incorporated into neuronal models of bilingualism, which posit that bilinguals rely on the same neural substrates for both languages and concurrently activate them even in monolingual settings. Here we hypothesized that bilinguals can employ language-specific sublexical (bigram frequency) and lexical (orthographic neighborhood size) statistics for language recognition. Moreover, we investigated the
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 pilot study examined a cascading coaching model to train graduate student clinicians and caregivers to use adapted Naturalistic Developmental Behavioral Intervention (NDBI) techniques with autistic preschoolers who use echolalia. Adaptations were designed to incorporate children's echolalic speech within intervention activities and support changes in spoken language. Strategies emphasized responding to, expanding upon, and creating opportunities around children's verbal productions during play. Two clinician-caregiver-child triads participated. Effects were evaluated using multiple-probe
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: Artificial intelligence (AI) has expanded rapidly across the oncology continuum-spanning early detection, histopathology, molecu … Support: Applications in treatment response, surgical assistance, toxicity monitoring, and clinical large language models (LLMs) remain limited by cohort heterogeneity, temporal drift, unstandardized endpoints, and a lack of evidence that model-guided care alters patient outcomes.
CONCLUSION: AI applications must be evaluated using evidence matched directly to their s …
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: Psychotic disorder represents a leading cause of disability worldwide, and relapse in psychosis is common. Artificial intelligen … rther studies need to include larger numbers of participants and should incorporate methods such as large language models. Future studies will require large collaborations aimed at delivering AI methods for use in real-world clinical practice.
СтатьяScoping ReviewПолный 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: The objective of this research was to examine the content and context-specific information diffusion patterns underlying communication pertaining to tobacco use from online health communities (OHCs).
MATERIALS AND METHODS: We utilized a mixed-methods approach comprising multidimensional qualitative coding to identify themes and communication attributes, automated text analysis leveraging advances in large language models (LLMs) to classify message content and context, and social network analysis to examine the dynamics of peer interactions in this study. Using QuitNet, an online t…
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.
IntroductionThis study aims to critically assess the appropriateness and limitations of two prominent large language models (LLMs), enhanced representation through knowledge integration (ERNIE Bot) and chat generative pre-trained transformer (ChatGPT), in answering questions about liver cancer interventional radiology. Through a comparative analysis, the performance of these models will be evaluated based on their responses to questions about transarterial chemoembolization and hepatic arterial infusion chemotherapy in both English and Chinese contexts.MethodsA total of 38 questions were devel…
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.
INTRODUCTION: Extracting value from industrial time-series databases such as InfluxDB 2.0 requires expertise in specialized query languages (InfluxQL, Flux) that domain experts typically lack, and no labeled corpora exist for translating natural language into them.
METHODS: We present a modular system that translates questions written in Spanish into executable InfluxQL and Flux queries over an InfluxDB 2.0 instance deployed in a real agro-food production plant operating under a self-consumption energy scheme. It comprises a semantic layer implemented as a knowledge graph encoding the InfluxD
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.
Reading disabilities impose profound impacts on educational and socioeconomic outcomes worldwide, yet identifying reliable early predictors remains a significant challenge. For five decades, the role of visual processing in reading development has been contested-largely due to small, homogeneous samples and a lack of research designed to capture heterogeneity in reading development. In this study, we administered theory-driven, carefully validated measures of visual processing-including multi-element processing of letters and pseudo-letters and global motion coherence-to a large, socioeconomic
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.
CellOntologyMapper automates the standardization of cell type annotations in single-cell RNA-seq by mapping user-defined names to the Cell Ontology (CL) and Cell Taxonomy (CT). The framework constructs a comprehensive embedding database of 19,381 curated cell types using sentence transformers, large language models, and synonym expansion. User inputs, such as abbreviations (e.g., "dNK"), are processed through embedding similarity ranking and LLM amplification to resolve ambiguous or context-dependent labels. The system outputs standardized ontology terms with high accuracy (0.835 for CL, 0.911…
Письмо в редакциюПолный 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.
Blepharoplasty and related periorbital procedures sit at the interface of functional reconstruction, esthetic surgery, ophthalmology, facial plastic surgery, and oral and maxillofacial surgery. Because eyelid and periorbital changes can be captured in photographs, videos, and 3-dimensional imaging, artificial intelligence has growing relevance for objective measurement, screening, planning, outcome assessment, and patient education. Current evidence is promising but heterogeneous. Image-based computer vision and deep learning appear closest to clinical use, whereas large language and generativ
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.
This paper addresses the growing body of evidence that large language models (LLM's) are increasingly capable of emulating and in some ways surpassing humans in their capacity for empathic responsiveness. While this development raises concern (and for some, hope) about the potential for AI therapeutic bots, it is the author's contention that the truly therapeutic aspects of psychoanalytic interaction are only possible with another human. This point is demonstrated through discussion of a brief clinical vignette. The paper concludes with a discussion of factors that appear to be driving the eff…
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: Myopia is one of the major causes of visual impairment globally, with myopia and its complications thus placing a heavy h … d myopia management. Novel artificial intelligence modalities including automated machine learning, large language models, and federated learning could play an important role in the future by delivering precision medicine, improving health literacy, and allowing the preservation of data privacy. However, along with these advancements in technology come practical challe …
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.
OBJECTIVES: Although deaf children with cochlear implants (CIs) are able to develop good language skills, the large variability in outcomes remains a significant concern. The first aim of this study was to evaluate language skills in children with CIs to establish benchmarks. The second aim was to make an estimation of the optimal age at implantation to provide maximal opportunities for the child to achieve good language skills afterward. The third aim was to gain more insight into the causes of variability to set recommendations for optimizing the rehabilitation process of prelingually deaf c
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 CONTEXT: Lumbar foraminal stenosis (LFS) is a common spinal condition that requires accurate assessment. Current magnetic resonance imaging (MRI) reporting processes are often inefficient, and while deep learning has potential for improvement, challenges in generalization and interpretability limit its diagnostic effectiveness compared to physician expertise.
PURPOSE: The present study aimed to leverage a multimodal large language model to improve the accuracy and efficiency of LFS image classification, thereby enabling rapid and precise automated diagnosis, reducing the dependence
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